文档摘要：近年来,微博热点话题发现已经成为当前网络舆情分析研究的热点.本文针对微博信息的碎片化、口语化等短文本特点,为解决向量空间模型(VSM)文本表示方法存在高维度、稀疏,及同义多义等问题,采用潜在语义分析法对微博信息进行建模,再通过贝叶斯分类算法实现话题发现.并采用J2EE开发包及Eclipse集成开发环境,结合Hibernate,Lucene等技术实现了微博热点话题发现系统,实验表明这种方法是有效的.
作者：柏建普 田芳Author：BAIJian-pu TIANFang
作者单位：内蒙古科技大学信息与工程学院,内蒙古包头,014010
刊名：内蒙古科技大学学报
Journal：JournalofInnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology
年，卷(期)：2013, 32(3)
分类号：TP391
关键词：语义分析微博 热点 话题发现
机标分类号：TP3G35
在线出版日期：2013年11月18日
基金项目：基于语义分析的微博热点话题发现技术研究[
期刊论文] 内蒙古科技大学学报--2013, 32(3)柏建普 田芳近年来,微博热点话题发现已经成为当前网络舆情分析研究的热点.本文针对微博信息的碎片化、口语化等短文本特点,为解决向量空间模型(VSM)文本表示方法存在高维度、稀疏,及同义多义等问题,采用潜在语义分析法对微博信息进行...参考文献和引证文献
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