流量内容词语相关度的网络热点话题提取

被引：27

作者：

周亚东

孙钦东

管晓宏

李卫

陶敬

机构：

[1] 西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室

来源：

西安交通大学学报 | 2007年 / 10期

关键词：

网络热点话题; 流量内容; 网络舆情分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

针对网络舆情分析的需求,给出了网络热点话题定义及其形式化描述,分析了流量内容中热点词语与热点话题的关系,提出了流量内容中热点词语的相关度计算算法.在此基础上,采用基于高密度连接区域的密度聚类方法得到热点词语簇,结合热点词语簇相关的网页标题及网站地址信息,得出网络热点话题的属性描述.实验结果表明,该算法能够有效获取当前网络中的热点话题,话题提取有效率达到16.7%,为网络热点话题传播特性研究提供了基础.与Web挖掘、话题监测与跟踪方法相比,所提算法通过选取合适的数据源,能更大程度地还原网络用户行为,从而得到了更为准确的网络信息传播状况.

引用

页码：1142 / 1145+1150 +1150

页数：5

共 4 条

[1] 话题识别与跟踪中的层次化话题识别技术研究 [J].

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