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面向BBS的话题挖掘初探  
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【会议录名称】 全国第八届计算语言学联合学术会议(JSCL-2005)论文集 , 2005 年
【作者】 邱立坤; 程葳; 龙志祎; 孙娇华;
【英文论文作者】 Qiu Likun Cheng Wei Long Zhiyi Sun Jiaohua Institute of Artificial Intelligence; Beijing City University; Beijing 100083;
【作者单位】 北京城市学院人工智能研究所;
【会议名称】 全国第八届计算语言学联合学术会议(JSCL-2005)
【会议地点】 中国南京
【主办单位】 南京师范大学、清华大学智能技术与系统国家重点实验室
【学会名称】 中国中文信息学会
【主编】 孙茂松、陈群秀
【关键词】 BBS; 文本聚类; 热点发现; 数据挖掘;
【英文论文关键词】 BBS; text clustering; hot topic detection; data mining;
【论文摘要】 本文提出一种在BBS环境下进行热门话题挖掘的算法。BBS以讨论为主的文体决定了同一话题的文章在词语向量上并不一定相似,单纯采用基于向量空间模型的聚类算法难以有效地完成话题挖掘的任务。因此,本文的话题挖掘在一般文本聚类算法基础上,应用BBS所特有的点击数、回复数进行热度排序,然后采用基于特征词提取的话题归并,从而挖掘出最受BBS用户关注的热门话题。这一算法充分利用了BBS互动性好的优势,克服了其内容乱、灌水多的缺点,取得较好效果。
【英文论文摘要】 This paper presents an algorithm on topic mining in BBS. As most articles in BBS are discussing rather than narrating something, it may be doubted that those articles on certain topic seem to be similar through vector space model. What's more, we may believe that those algorithms based on vector space model can't accomplish the task of hot topic mining effectively. In this paper, we first carry on a traditional clustering process. Second, according to the degree of hotness, we use accessing count, replying ...
【更新日期】 2006-03-16

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