期刊文章详细信息
基于海量信息过滤的微博热词抽取方法
Hot Word Extraction for Microblog Based on Massive Data Filtering
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]中国科学技术大学信息科学技术学院,合肥230027 [2]安徽科大讯飞信息科技股份有限公司研究院,合肥230088
年 份：2012
卷 号：21
期 号：11
起止页码：131-136
语 种：中文
收录情况：CSA、IC、ZGKJHX、普通刊
摘 要：针对海量微博信息,提出一种多步骤的热词抽取方法.首先,选择用户行为特性、微博信息的文本特征构建用户行为模型,并在此基础上提出一种基于规则的话题树生成过滤算法,筛除了微博中大量无关信息,进而对生成的话题树修剪优化;然后,根据话题树的节点内容,使用词频及其波动特性设计热词抽取算法,获取微博的热词信息.实验数据表明,该方法能大大减小输入的数据规模,同时较好的保留重要信息,有效实现热词抽取.
关 键 词：中文微博 用户行为模型 海量信息过滤 热词抽取 幂律分布
分 类 号：TP393.09]
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