基于主题的自适应、在线网络热点发现方法及新闻推荐系统

被引：29

作者：

吴永辉 ^{[1
,2
]}

王晓龙 ^{[1
,2
]}

丁宇新 ^{[3
]}

徐军 ^{[3
]}

郭鸿志 ^{[3
]}

机构：

[1] 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院

[2] 哈尔滨工业大学深圳研究生院,深圳市网络环境智能计算重点实验室

[3] 哈尔滨工业大学深圳研究生院深圳市网络环境智能计算重点实验室

来源：

电子学报 | 2010年 / 38卷 / 11期

关键词：

知识服务; 主题发现; 增量; 自适应; LDA模型; 仿射传播聚类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.3 [检索机];

学科分类号：

摘要：

本文提出了一种基于改进HotRank算法的站点排序及种子URL选择方法,建立了在线主题发现系统信息采集自适应增量更新模型;结合LDA模型和仿射传播聚类算法(AP),提出了一种网络主题发现和热点新闻推荐方法,并在海天园知识服务平台热点新闻推荐系统中得到了应用.

引用

页码：2620 / 2624

页数：5

共 7 条

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