基于语义分析和相似强度的微博热点发现方法

【目的】通过改进热点发现方法,解决传统方法存在的语义理解不足和聚类算法局限性的问题。【方法】从语义分析角度表示文本,使用信息增益和潜在语义分析方法构建词–文档矩阵;提出二次聚类算法方案,实现热点发现与更新,并使用相似强度的大小选取最优热点。【结果】该热点发现方法的查全率为91.3%,查准率为92.9%,较前人方法的聚类效果有所提高;该热点发现方法也可以更新数据,降低实验复杂度。【局限】实验数据的时间跨度较小,使得更新热点方法的效果不太显著。【结论】本文提出的热点发现方法具有良好的准确性。