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基于时间序列的微博主题动态检测方法
基于时间序列的微博主题动态检测方法
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基于时间序列的微博主题动态检测方法
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基于时间序列分析的微博突发话题检测方法
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针对微博信息噪音大,新颖度难以判断的问题,在动量模型的基础上进行优化,提出基于逐步分析的微博突发话题检测方法。动量时间序列分别对信号频域分析理论和股票趋势分析理论进行建模,分析特征的频域特性来识别重复伪随机特征,分析特征的新颖程度来识别间歇性伪突发特征,合并过滤后微博数据实验表明,该方法有效提高了突发话题检测的准确率和F值。
模拟新浪微博登录发送微博
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微博疫情原始数据(200万条).zip
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200万条微博新冠疫情原始数据, 是做情绪分析/社会分析等绝佳一手资料.
基于时间特性的微博热门话题检测算法研究
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基于主题模型的微博话题检测算法
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摘 要:微博数据的实时、大规模、短文本以及富含噪声等特征为话题检测带来新的挑战,传统向量空模型(VSM)表示文本无法很好地对其进行建模。基于此,提出一种基于主题模型的微博话题检测算法。首先,对微博数据构建文档词条矩阵和词语夫联矩阵来提取主题词;然后,对主题词进行聚类,得到主题模型;最后,利用文本与主题模型相互匹配实现文本聚类,从而达到话题检测的目的。实验结果表示,该算法能有效地进行话题聚类并检测出
基于LDA模型的微博帖子主题漂移检测
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基于机器学习的微博突发事件分析与谣言检测.zip
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微博数据集中事件的数据不仅包含源微博及其转发序列的文本、时间信息,还包含了相关用户的属性特征等信息,因此首先需要在微博数据集中提取出模型需要的文本特征和时间特征。此外,不同事件微博的转发序列长度不同,...
论文研究-基于速度增长的微博热点话题发现.pdf
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首先把经过预处理的微博按等数量窗口划分, 统计每个窗口内各词语的词频, 并表示成时间二元组序列; 然后通过计算每相邻两个窗口的个词语的增长斜率来发现增长速度快的词语; 再通过计算与该词语有关的用户的增长速度和...
基于Bert-Condition-CNN的中文微博立场检测
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但是现有的方法往往将其视作情感分类任务,没有对目标话题和微博文本之间的关系特征进行分析,在基于深度学习的分类框架上,扩展并提出了基于Bert-Condition-CNN的立场检测模型,首先为提高话题在文本中的覆盖率,对...
基于分层注意力网络的社交媒体谣言检测
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在社交媒体谣言检测问题上, 现有的基于特征表示学习的研究工作大多数先把微博事件划分为若干个时间段, 再对每个时间段提取文本向量表示、全局用户特征等, 忽略了时间段内各微博间的时序信息, 且未利用到在传统机器...
5WTAG:基于5W模型的中文微博主题检测
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哈希标签是微型博客中的重要元数据,用于标记主题或索引消息。 但是,统计数据显示,大多数微型博客都没有哈希标签。 这对这些无标签的微博客的检索和分析提出了巨大的挑战。 在本文中,我们总结了微博客和短消息新闻之间的相似性,然后提出了一种基于5W(何时,何地,谁,什么,如何)模型的5WTAG算法,用于检测微博客主题。 由于5W属性是事件描述中的核心组件,因此从理论上保证5WTAG可以正确提取微博客的语义
一种基于动态网页解析的微博数据抓取方法
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基于时间敏感的微博评论/响应动作的青少年压力检测
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基于有意义字符串聚类的微博热点话题检测方法
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针对微博数据特征稀疏,内容碎片化的特点,提出一种基于重叠串聚类的热点话题发现方法。的总计串,连接微博数据建模在相对较大的额外串空间,通过聚类产生标题话题,根据热度排序发现热点话题。微博数据实验结果表明,该方法在一定程度上实现对微博高维稀疏空间的降维,对于微博空间的热点话题发现有效可行。
基于主题树的微博突发话题检测 (2014年)
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针对传统话题检测方法不能很好处理微博中用语不规范、随意性强、指代不明确以及存在大量网络用语的问题,提出了一种基于潜在狄利克雷分配(LDA)模型的主题树检测方法。首先,运用自然语言处理(NLP)中增大信息熵的方法将相关微博整理成一棵主题树,配合狄利克雷先验α与经验值β随主题数目动态变化的设计思想,结合该模型独特的双重概率统计模式,实现了对文本中每个词“贡献度”的统计,提前处理掉干扰信息,排除垃圾数据
从知识库到微博流的类别级别转移学习,以进行准确的事件检测
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(3)由于语义更丰富,噪音更少,因此可以在类别级单词时间序列上准确地检测到事件。 (4)实验验证了从知识库中提取的类别级别主题的质量,对基准爱丁堡推特语料库的进一步研究验证了我们提出的转移学习方法用于...
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基于数据挖掘的微博话题检测方法研究进展.pdf
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一种基于情感的中文微博话题检测方法 (2013年)
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针对微博这种特殊的文本形式的话题检测,传统的算法并不能取得很好的效果。为了提高其查全率,根据微博这种带有结构化特点的信息,提出了一种带有情感内容加权的话题检测方法。该方法基于含有负面情感的词语往往携带了更多的信息量这一论点,在现有短文本话题检测的算法中,通过加大含有负面情感的短文本在话题检测中的权重,之后再根据一种基于自查询的聚类方法进行话题聚类,将情感倾向融合到短文本话题检测中。在真实数据集上的
论文研究-基于评论树的微博社区热门话题检测方法.pdf
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首先在分析微博文本特点的基础上设计了一种垃圾微博的过滤算法;针对微博数据稀疏性这一问题,利用社区内部联系紧密的特性,提出了微博评论树的概念和一种话题热度评价模型。最后基于以上两点提出了一种微博社区热门话题检测方法。真实数据集上的实验表明了过滤的必要性和所提出的微博社区热门话题检测方法的有效性。
基于社区时空主题模型的微博社区发现方法 (2014年)
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提出了一种基于主题模型的微博社区发现方法。该方法采用狄利克雷过程(Dirichlet process)自适应生成多个潜在地理区域;利用多项式分布描述主题在连续时间中的强度;将用户对潜在地理区域和社区的选择偏好引入主题模型;最后通过EM方法和Gibbs采样,实现时空主题模型参数估算,以基于主题相似性进行社区发现。实验表明,该方法能更加准确地识别微博社区。
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