文献类型：期刊文章

作　　者：陈福[1] 林闯[2] 薛超[2] 徐月梅[1] 孟坤[2] 倪艺函[1]

机构地区：[1]北京外国语大学计算机系,北京100089 [2]清华大学计算机系,北京100084

出　　处：《通信学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.61170209;No.61173008;No.61502038;No.61370132);教育部新世纪优秀人才支持计划基金资助项目(No.NCET-13-0676);2011重点课题基金资助项目(No.BFSU2011-ZS04)~~

年　　份：2016

卷　　号：37

期　　号：2

起止页码：11-19

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20161202132430)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了一种基于人工神经网络的短文语义向量放缩算法,结合社交节点自身信息和短文语义,给出社交网络短文语义计算方法和突发话题发现算法。通过文本数值化实现语义距离的计算、比较、节点的分类及社区发现等。通过自行开发的微博采集工具Argus采集的大量新浪微博内容对所提模型和算法进行了验证,最后对未来工作进行了展望。

关 键 词：在线社会网络 主题语义计算  人工神经网络 突发话题发现  

分 类 号：TP393]