【摘 要】
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针对微博热点算法未合理进行微博文本和微博用户相结合的问题,提出基于用户权威度与热度分配聚类的微博热点挖掘算法。对微博文本进行分词,得到特征词并使用改进TF-IDF为特征
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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上海市自然科学基金项目（15ZR1429100）;国家自然科学基金项目（61402288）
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针对微博热点算法未合理进行微博文本和微博用户相结合的问题,提出基于用户权威度与热度分配聚类的微博热点挖掘算法。对微博文本进行分词,得到特征词并使用改进TF-IDF为特征词分配权重,通过权重大小进行降序排序,对微博文本进行聚类分析得到主题类簇,使用ULRank算法计算用户权威度,综合特征词权重、用户权威度和引用关系为特征词分配热度,得到特征词的热度排序结果,获取特征词对应聚类类簇的大概主题即热点话题。实验结果表明,该方法的吞吐量、运行效率、准确率及F值表现较好,能够较全面地反映当前的热点话题。
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