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一种高效的用于话题检测的关键词元聚类方法

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:1
摘 要:针对基于关键词元的话题内事件检测算法运行效率不高、不适合进行大规模文本话题检测的问题,提出了一种高效的关键词元聚类算法.该算法在进行词元簇选择时,为簇间相似度分配权值,并借鉴正态分布函数评估词元簇的个
  • 【题 名】一种高效的用于话题检测的关键词元聚类方法
  • 【作 者】杨攀 桂小林 田丰 王刚
  • 【机 构】西安交通大学电子与信息工程学院 西安710049 陕西省计算机网络重点实验室 西安710049 西安财经学院信息学院 西安710100
  • 【刊 名】《西安交通大学学报》2012年 第10期 24-28页 共5页
  • 【关键词】话题检测 关键词元 舆情监控
  • 【文 摘】针对基于关键词元的话题内事件检测算法运行效率不高、不适合进行大规模文本话题检测的问题,提出了一种高效的关键词元聚类算法.该算法在进行词元簇选择时,为簇间相似度分配权值,并借鉴正态分布函数评估词元簇的个数,提高词元簇的选择精度,从而减少所需的词元聚类次数.实验结果表明,将改进的方法应用到舆情监控的话题检测中,能在不影响检测精度的前提下有效地提高算法的运行效率.
 
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