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基于复杂网络局部社团发现的主题爬行研究
  • ISSN号:1000-2367
  • 期刊名称:《河南师范大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.08[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]中国人民大学信息学院,北京100872, [2]北京联合大学商务学院,北京100025
  • 相关基金:国家自然科学基金(71271209);北京市优秀人才培养项目(2012D005022000013);北京市教育委员会社科计划面上项目(SM201311417008);北京联合大学人才强校计划人才资助项目(BPHR2012A02)
中文摘要:

随着大数据时代的到来,对网络信息的时效性进行评价已成为当今研究的热点。将以Web新闻作为研究对象,对大数据环境下的Web信息提取和中文分词处理等技术进行研究,并在此基础上,提出一种基于Web语义信息提取的网络信息时效性评价算法。实验结果将充分体现算法实现的有效性,既可引导网络用户关注更有价值的 Web信息,也可帮助网站管理者构建一个时效性更高的网站。

英文摘要:

With the arrival of the big data era, the currency evaluation of network information has become a spot for today’s research. This paper will take Web news as the object of study and study the technology of Web information extraction and Chinese word segmentation in big data environment. On the basis of the above, this paper proposes an algorithm of network information currency evaluation based on Web semantic extraction method. The experimental results fully reflect the validity of the algorithm implementation. The study of technology plays a very important role in leading network users pay attention to more valuable Web information and helping Web site managers build a higher currency network.

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期刊信息
  • 《河南师范大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:河南师范大学
  • 主办单位:河南师范大学
  • 主编:王记录
  • 地址:河南省新乡市建设东路46号
  • 邮编:453007
  • 邮箱:
  • 电话:0373-3329394 3329272
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-2367
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1109/N
  • 邮发代号:36-55
  • 获奖情况:
  • 国家新闻出版局、国家科委优秀学报奖,河南省科委、河南省教委优秀学报
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,德国数学文摘,英国动物学记录,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)
  • 被引量:7535