基于主题词的微博热点话题发现

被引：9

作者：

叶成绪 ^{[1
,2
]}

杨萍 ^{[3
]}

刘少鹏 ^{[2
]}

机构：

[1] 青海师范大学计算机学院

[2] 中山大学信息科学与技术学院

[3] 青海师范大学生命与地理科学学院

来源：

计算机应用与软件 | 2016年 / 33卷 / 02期

关键词：

维基百科; 最长公共子串; 热点话题发现; 微博;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

摘要：

近年来,微博网站已成为海量信息的发布平台。微博丰富的信息为用户提供便利的同时,也带来了信息过载的风险。针对热点话题发现能够降低信息过载的风险,改善用户体验。结合最长公共子串和维基百科知识,提出一种基于主题词的中文微博热点话题发现方法。首先,获取微博数据的高频最长公共子串,作为描述话题的候选主题词;其次,利用维基百科知识,对候选主题词进行筛选;最后,对主题词集合聚类以发现话题,并计算每个话题的能量,从中选取热点话题。在真实数据集上的实验表明,该方法能有效发现微博热点话题。

引用

页码：46 / 50

页数：5