一种基于用户关联分析的热点话题识别算法

为了提高从社交网络文本信息中发现热点话题的准确率,提出一种基于用户关联分析的热点话题识别算法。该算法综合考虑词频变化率和用户权威度,词频变化率通过EMA和MACD等指标来计算,用户权威度通过建立用户关联图的方式来计算。使用基于HITS算法的话题热度度量计算方法,将词频变化率数据和用户权威度数据结合在一起,得到话题的热度值。实验结果表明,使用基于用户关联分析的热点话题识别算法能够提高热点话题发现准确率。     

基于增量型聚类的自动话题检测研究

随着网络信息飞速的发展,收集并组织相关信息变得越来越困难.话题检测与跟踪(topic detection and tracking,简称TDT)就是为解决该问题而提出来的研究方向.话题检测是TDT中重要的研究任务之一,其主要研究内容是把讨论相同话题的故事聚类到一起.虽然话题检测已经有了多年的研究,但面对日益变化的网络信息,它具有了更大的挑战性.提出了一种基于增量型聚类的和自动话题检测方法,该方法旨在提高话题检测的效率,并且能够自动检测出文本库中话题的数量.采用改进的权重算法计算特征的权重,通过自适应地提炼具有较强的主题辨别能力的文本特征来提高文档聚类的准确率,并且在聚类过程中利用BIC来判断话题类别的数目,同时利用话题的延续性特征来预聚类文档,并以此提高话题检测的速度.基于TDT-4语料库的实验结果表明,该方法能够大幅度提高话题检测的效率和准确率.     

基于概率主题模型的标签预测

充分利用用户自定义标签信息,是理解Web资源语义,提高Web应用智能程度的重要途径。针对资源标签分派中大量存在的信息不完整、不一致的现象,建立基于用户标记行为特征的概率主题模型,利用概率主题模型实现对标记信息不完整资源的标签预测。根据每个资源所对应的标签的统计特征,可产生不同形式的标签文档,通过分析标签文档所生成主题的性能,确定适合于特定数据集的标签文档形式;利用同一主题内词汇间的高度相关性,设计合理的预测标签排序方法,从而实现对标记信息不完整资源的标签预测以及标签语义不一致现象的检测。在数据集DeliciousT 140和Wikilo+上的测试表明,所提方法能有效实现标签预测,并可提高信息检索的性能。     

结合互信息和主题模型的微博话题发现方法

为了解决短文本信息流的特征稀疏性对热点话题发现带来的挑战,提出了结合词语互信息和概率主题模型的微博热点话题发现方法。通过建立词共现矩阵并应用对称非负矩阵分解算法获取词项-主题矩阵,再利用概率潜在语义分析模型进行主题发现,最终通过定义微博热度分析和排序,有效地支持微博热点话题发现。实验表明,此方法能有效地进行话题聚类并检测出热点话题。     

基于主题模型的新疆暴恐舆情分析

随着互联网的飞速发展,网络舆情引发的问题也越发突出。尤其是近年来发生的新疆暴恐事件,已成为公众关注的焦点。主题演化是网络舆情分析的重要内容之一,为了把握关于新疆的舆情动态,该文从主题热度变化、内容变化及关键词等多方面进行了研究。该文首先抓取了2013年1月到2015年12月互联网中关于新疆暴恐事件的新闻,并以此作为数据集建立了动态主题模型,实现对新闻的主题演化分析。该模型采用两次非负矩阵分解来生成主题,以层级式狄利克雷过程为对比实验,通过可视化分析与比较,总结出新疆暴恐事件的一些规律。     

一种新的主题影响力模型研究

随着互联网络的不断发展,在线社区、网上论坛的信息量越来越丰富,也愈来愈引起人们的关注。Internet已成为信息发布的第四媒体。利用概率表示方法,对Matsumura等人提出的影响力扩散模型[1,2]（Influence Diffusion Model）加以改进,提出了一种计算论坛中主题（Topic）影响力的模型,为论坛管理人员、信息分析人员提供一种从海量论坛数据中找出大家普遍关注及将会普遍关注的主题的方法。     

基于群体智慧的Web访问日志会话主题识别研究

Web访问日志中的会话(session)是指特定用户在一定时间范围内的访问行为的连续序列。会话主题(topic)是指会话中具有相同用户意图的部分。从会话中进一步识别出能体现用户意图的处理单元(topic)是进行用户访问行为分析的重要基础。目前相关工作主要集中在边界识别上,无法处理用户意图交叉情况。为了解决该问题,该文重新形式化定义了session和topic的相关概念,提出最大划分的求解任务,并设计出了基于用户群体智慧的会话主题识别算法。在使用大规模真实Web访问日志的实验中,我们的算法取得了不错的效果。     

一种有效的新闻视频主题字幕检测方法

提出一种新的有效的新闻视频主题字幕检测方法。利用像素的空间量化亮度值计算局部帧差变化,以便检测新闻视频字幕的出现帧和消失帧,并建立4条规则来进一步区分主题字幕和非主题字幕,然后对同一主题字幕所在帧利用多帧结合的方法生成两个候选的主题字幕文字检测帧,选择其中之一进行文字区域的定位和提取;最后用投影法分割字符,并对投影法产生的错误分割字符的常见情况,提出相应的解决方法。实验结果表明了该方法的有效性。     

一种基于增广网络的快速微博社区检测算法

微博是当前最流行的在线社交媒体之一,有效地检测出微博用户的社区结构,能够帮助人们理解微博社交网络的结构和用户的行为特征,从而为用户提供个性化的服务。然而,现有社区检测算法大多只考虑社交网络节点之间的直接链接关系,忽略节点自身的内容特征。针对此问题,提出一种基于增广网络的快速微博社区检测算法。该算法通过融合社交网络的链接信息以及用户在微博上所发布的博文内容信息构建增广网络,然后以模块度为目标函数快速挖掘增广网络中的主题社区。通过真实微博社交网络的实验表明,提出的算法能够高效地检测出社交网络的主题社区。
     

一种计算求精网页主题抽取结果的方法

传统的主题抽取方法单纯依靠分析网页内容的来自动获取网页主题，其分析结果并不十分精确．在WWW上，网页之间通过超链接来互相联系，而链接关系紧密的网页趋向于属于同一主题、基于这一思想，本文提出了一种利用Web链接结构信息来对主题抽取结果进行求精的方法，其通过所链接网页对本网页的影响来修正本网页的主题权值．本文还通过一个实际应用例子，分析了这一方法的特点。