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基于增量主题模型的微博在线事件分析
  • ISSN号:1000-3428
  • 期刊名称:计算机工程
  • 时间:2013.3.15
  • 页码:191-196
  • 分类:TP391[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]西北师范大学计算机科学与工程学院,兰州730070, [2]解放军南京政治学院上海校区军事信息管理系,上海200433
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61163039);西北师范大学青年教师科研能力提升计划骨干基金资助项目(NWNU-LKQN-10-1)
  • 相关项目:基于在线百科和问答社区的中文文本蕴涵知识获取
作者: 马慧芳|王博|
中文摘要:

为更好地利用微博结构化社会网络方面的信息,提出一种基于增量主题模型的微博在线事件分析算法。通过设计增量过程,保留已有的训练信息,采用自适应非对称学习算法融入新微博内容与用户关系。实验结果表明,该算法可在短暂的时间内建模,并有效提高事件分析的性能。

英文摘要:

Aiming at the existing event analysis algorithms do not make full use of the structure information on social network of microblogs, this paper proposes a microblog online event analysis algorithm based on incremental topic model. This algorithm designs a reasonable incremental process to preserve the existing training information, and gives an adaptive asymmetric learning mechanism to integrate the content and user relationship of new microblogs. Experimental results show that this algorithm leads to more balanced and comprehensive improvement for online event detection in near real-time scenarios.

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期刊信息
  • 《计算机工程》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华东计算技术研究所 上海市计算机学会
  • 主编:游小明
  • 地址:上海市桂林路418号
  • 邮编:200233
  • 邮箱:ecice06@ecict.com.cn
  • 电话:021-64846769
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3428
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1289/TP
  • 邮发代号:4-310
  • 获奖情况:
  • 1999~2000、2001~2002年度信息产业部优秀期刊奖,2003-2004、2005-2006年度信息产业部电子精品科技...,2007-2008、2009-2010年度工业和信息产业部电子精...,012年度中国科技论文在线优秀期刊一等奖,2013年度中国科技论文在线优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:84139