【摘 要】
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本文针对在微博平台检测热门话题这个问题进行了算法研究。借鉴最邻近结点算法的思路,我们提出针对时变数据的潜在信号源模型分类模型,用训练样例作为潜在信号源的代理,通过
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本文针对在微博平台检测热门话题这个问题进行了算法研究。借鉴最邻近结点算法的思路,我们提出针对时变数据的潜在信号源模型分类模型,用训练样例作为潜在信号源的代理,通过训练样例来直接进行在线分类。在一定程度上解决了高频词的话题与非话题的分类问题。在采样率仅为1%的条件下,实验结果显示我们的方法能够比Twitter官方更早检测出热门话题,平均早20min。而且维持一个低的错误率：真阳性率约为80%,假阳性率约为20%。且通过分析算法参数的影响,证明该算法具有较强的灵活性。
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