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一种基于动态进化模型的事件探测和追踪算法
被引:57
作者
:
贾自艳
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0
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机构:
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
贾自艳
何清
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机构:
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
何清
张海俊
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机构:
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
张海俊
李嘉佑
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机构:
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
李嘉佑
史忠植
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机构:
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
史忠植
机构
:
[1]
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
[2]
中国科学院研究生院 北京
[3]
北京
来源
:
计算机研究与发展
|
2004年
/ 07期
基金
:
北京市自然科学基金;
关键词
:
新闻事件;
新闻专题;
事件探测;
事件追踪;
聚类;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
:
081202 ;
摘要
:
在大量分析网络新闻特点的基础上 ,借鉴Single Pass聚类思想 ,并结合新闻要素给出了一种基于动态进化模型的事件探测和追踪算法 该动态模型是基于新闻事件的生存特点提出的 ,包括 :基于时间距离的相似度计算模型、事件模板进化策略以及动态阈值设置思想 该算法可以自动对新闻资料进行组织生成新闻专题 ,进而为用户提供个性化服务 实验结果验证了算法的有效性
引用
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相关论文
共 2 条
[1]
基于支持向量机与无监督聚类相结合的中文网页分类器
[J].
论文数:
引用数:
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机构:
李晓黎
;
论文数:
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机构:
刘继敏
;
史忠植
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机构:
中国科学院计算技术研究所!北京,中国科学院计算技术研究所!北京,中国科学院计算技术研究所!北京
史忠植
.
计算机学报,
2001,
(01)
:62
-68
[2]
Segmenting broadcast news streams using lexical chaining .2 N Stokes,J Carthy,A F Smeaton. Proc of STAIRS 2002 . 2002
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共 2 条
[1]
基于支持向量机与无监督聚类相结合的中文网页分类器
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史忠植
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机构:
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2001,
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