| 大规模短文本的快速话题发现方法与评价研究 |
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| 引用本文： | 韩忠明,张慧,张梦,黄今慧.大规模短文本的快速话题发现方法与评价研究[J].计算机应用研究,2015,32(3). |
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| 作者姓名： | 韩忠明 张慧 张梦 黄今慧 |
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| 作者单位： | 北京工商大学计算机与信息工程学院,北京,100048 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，国家教育部人文社会科学研究青年基金资助项目，北京市属高等学校科学技术与研究生教育创新工程建设项目 |
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| 摘 要： | 传统的话题发现研究主要针对于长文本及新闻数据集,大规模短文本具有稀疏、无结构、多噪等特点,传统方法很难有效发现话题.提出了一个融合词共现与加权GN (CW-WGN)算法的快速话题发现方法,描述了CW-WGN方法的详细过程,给出方法的具体算法.采集了sina微博、新闻网站的标题真实的短文本数据,构建了基础测试数据集,采用LDA与K-means方法作为对比进行了大量对比实验.实验结果表明CW-WGN比LDA和K-means方法能够多发现20％以上的正确话题,而且发现的话题纯度也高于LDA与K-means.此外,CW-WGN消耗的时间最少,能够有效地从实际大规模短文本上发现话题.
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| 关 键 词： | 短文本 话题发现 词共现 社团发现 |
Fast topic detection and evaluation towards massive short texts |
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| HAN Zhong-ming,ZHANG Hui,ZHANG Meng,HUANG Jin-hui.Fast topic detection and evaluation towards massive short texts[J].Application Research of Computers,2015,32(3). |
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| Authors: | HAN Zhong-ming ZHANG Hui ZHANG Meng HUANG Jin-hui |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | short text topic detection word co-occurrence community detection |
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