面向社区的热点话题发现算法研究
面向社区的热点话题发现算法研究
[摘要] 本文旨在探索一个有效的中文热点话题发现的算法，即在海量的社区信息里挖掘出什么是最近网民们比较关注的内容。本文研究重点在于中文文本特征的准确抽取以及如何较好地利用文档的特征词集进行高效率地聚类从而得到话题簇，然后对话题簇按热度进行排序。本文的内容包括：（一）话题发现的研究背景和本文的简介，（二）本文涉及到的分词、文本特征提取与表示、聚类等基础理论知识，（三）本文算法的设计思路与解决方案，对解决方案各个部分的原理及实现做了详细地阐述，并就本文特征提取模块提出的根据文本关键词集影响力度量模型T-inf得出的文本关键词集提取新算法和聚类模块提出的基于single-pass的改进聚类算法做了详细地说明，（四）通过实验确定一些参数合理的取值，并对实验结果进行了说明和分析，（五）对本文的工作做了总结。
[主题词] 社区；热点话题；聚类； 话题检测与跟踪。
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