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基于时空局部性的层次化查询结果缓存机制
  • ISSN号:1003-0077
  • 期刊名称:中文信息学报
  • 时间:0
  • 页码:-
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国科学院计算技术研究所,中国科学院网络数据科学与技术重点实验室,北京100190, [2]中国科学院大学,北京100190
  • 相关基金:国家“九七三”重点基础研究计划基金(2012CB316303,2014CB340401); 国家“八六三”高技术研究发展计划基金(2015AA015803,2014AA015204); 中国科学院重点部署项目(KGZD-EW-T03-2); 国家自然科学基金(61232010,61572473,61303156); 国家242信息安全计划基金(2015F028); 山东省自主创新及成果转化专项(2014CGZH1103); 欧盟第七科技框架计划项目(FP7)(PIRSES-GA-2012-318939)
  • 相关项目:基于用户评价准则的排序学习算法及理论研究
作者: 兰艳艳|
中文摘要:

新兴话题检测是社交网络研究的热点问题之一。在线社交网络特别是微博的开放性,给话题的流行和爆发提供了前所未有的便利条件。新兴话题是即将流行或爆发的话题,往往伴随着重大的事件或新闻的发生,会产生重大的社会影响,如何在早期识别此类话题,是新兴话题检测研究的主要内容。该文回顾了近年来在新兴话题检测方面的主要进展,分析了新兴话题检测领域面临的挑战,阐述了相关的概念、方法和理论,重点从内容突发特征和信息传播模型两个方面对影响新兴话题检测的方法进行了分析和讨论,并对新兴话题检测的前景做了展望。

英文摘要:

Emerging topic detection is one of the major research focus in Social Network Analysis. The openness of social networks, microblog in particular, provides unprecedented favorable conditions on which the topics might rage and outbreak. The emerging topics are often accompanied by big news or events, which are about to outbreak and have a significant social impact. How to identify these topics in the early stages is the major research content of the emerging topic detection. The main developments in the field of the emerging topic detection in the recent years are reviewed and the relevant concepts, methods and theory are elaborated. The methods of the emerging topic detection are analyzed and discussed form the perspective of the content bursty feature and information diffusion models. Finally we conclude the paper with an exploration of future research directions.

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期刊信息
  • 《中文信息学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国中文信息学会 中国科学院软件研究所
  • 主编:孙茂松
  • 地址:北京海淀中关村南四街4号中科院软件所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcip@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562916
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-0077
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2325/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:9136