【摘 要】
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面对网络论坛中的海量信息,提出一种基于噪音过滤和话题聚类的突发性热点话题快速发现方法。该方法首先对采集到的论坛数据进行预处理,建立以主贴标题为索引的候选话题集;然
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面对网络论坛中的海量信息,提出一种基于噪音过滤和话题聚类的突发性热点话题快速发现方法。该方法首先对采集到的论坛数据进行预处理,建立以主贴标题为索引的候选话题集;然后通过定义的热度和回复加速度指标对集合进行多重过滤;最后采用本文提出的聚类算法进行话题聚类获取突发性热点话题。研究结果表明:该方法对突发性热点话题发现的精确率、召回率和F1均达到80%以上,且在信息处理效率方面优势明显;该方法可有效跟踪突发性热点话题,弥补了传统静态方法不能有效跟踪热点话题的不足。
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