【摘 要】
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专题检测旨在从大规模文本数据中自动聚类同一主题的相关文本,当前研究主要聚焦于 层次聚类与密度聚类等聚类算法框架的分析与应用,在专题内容的分析与表示方面缺乏深入探索.
【基金项目】
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国家自然科学基金（61373097,61672368,61672367,61331011）、江苏省科技计划（SBK2015022101）和教育部-中国移动科研基金（MCM20150602）资助项目.
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专题检测旨在从大规模文本数据中自动聚类同一主题的相关文本,当前研究主要聚焦于 层次聚类与密度聚类等聚类算法框架的分析与应用,在专题内容的分析与表示方面缺乏深入探索. 通过对专题颗粒度的分析,提出了一种新型主题与社群联合聚类模型.该模型通过主题-致性辨 识内容相关的文本,并借助文本中的命名实体社群,进一步细分内容相关的文本聚类,从而避免大 规模文本中“事同人不同”的类似专题错误合并.最后,借助该模型在专题检测的层次和粒度上进一步求精,在搜狐人工 标记的69项专题万余篇文档上进行专题检测测试.试验结果表明,该
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