| 基于单句粒度的微博主题挖掘研究 |
| |
| 引用本文： | 唐晓波,肖璐.基于单句粒度的微博主题挖掘研究[J].情报学报,2014,33(6). |
| |
| 作者姓名： | 唐晓波 肖璐 |
| |
| 作者单位： | 1. 武汉大学信息系统研究中心,武汉,430072
2. 武汉大学信息资源研究中心,武汉,430072 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目“社会化媒体集成检索与语义分析方法研究”(项目 |
| |
| 摘 要： | 针对现有主题挖掘方法的不足,本文提出一种以句子为粒度的微博主题挖掘方法.首先,以标点符号为依据进行微博文本的句子划分,选择名词和动词为特征词来表征句子;其次,以高频特征词在微博文本集中的共现频次为基础构建词语相似矩阵,辅助计算句子相似度,构建句子相似矩阵;然后,以句子相似矩阵为基础进行聚类分析,通过分析聚类结果实现主题发现;最后,利用改进的LexRank算法计算各主题句子的重要度值,组合重要度值高的句子生成主题摘要,以完成对主题的描述.文章通过实验证明了该方法的可行性.
|
| 关 键 词： | 单句粒度 词语相似矩阵 主题挖掘 |
Research of Micro-Blog Topics Mining Based on Sentence Granularity |
| |
| Tang Xiaobo,Xiao Lu.Research of Micro-Blog Topics Mining Based on Sentence Granularity[J].Journal of the China Society for Scientific andTechnical Information,2014,33(6). |
| |
| Authors: | Tang Xiaobo Xiao Lu |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | sentence granularity word similarity matrix topics mining |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
