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| 融合高效用模式的在线媒体突发话题发现 | |
| 摘 要： | 在线媒体拥有海量的非结构化数据,包含大量的突发话题和普通话题.传统的话题模型在不加入先验信息的情况下,无法有效区分普通话题和突发话题.本文的研究提出基于高效用模式和话题模型的突发话题发现(high utility bursty topic model, HU-BTM)模型.该模型使用高效用模式挖掘找出文本数据中的突发词组,使用基于普通Polya坛子模型的Gibbs抽样方法,将突发词组与突发词引入话题模型,实现突发话题的自动识别.实验结果表明与现有的主要突发话题发现方法比较,HU-BTM模型在准确率和召回率指标上优于对比算法. |
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