计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE
2014年
6期
24-28
,共5页
社会网络%热点话题挖掘%链接特性%时间序列%学习%准确率
社會網絡%熱點話題挖掘%鏈接特性%時間序列%學習%準確率
사회망락%열점화제알굴%련접특성%시간서렬%학습%준학솔
Social network%Hot topic mining%Link characteristics%Time sequence%Learning%Accuracy
社会网络中的热点话题数据挖掘问题是目前的研究热点.针对现有方法应用到社会网络时挖掘结果不准确、不便于理解和时间复杂度高等不足,提出一种改进的挖掘算法.首先采用核密度估计法对话题进行分析,然后基于小世界理论和社会网络的链接特性对话题时间序列进行建模,最后提出基于学习的方法来对话题的走向和趋势进行预测,在不降低准确率的前提下,快速挖掘出下一时刻最有可能爆发的话题,达到准确预测话题传播趋势的目的.仿真实验结果表明,该方法是有效的,能够保证挖掘的整体效果,在挖掘准确率方面要优于已有的方法.
社會網絡中的熱點話題數據挖掘問題是目前的研究熱點.針對現有方法應用到社會網絡時挖掘結果不準確、不便于理解和時間複雜度高等不足,提齣一種改進的挖掘算法.首先採用覈密度估計法對話題進行分析,然後基于小世界理論和社會網絡的鏈接特性對話題時間序列進行建模,最後提齣基于學習的方法來對話題的走嚮和趨勢進行預測,在不降低準確率的前提下,快速挖掘齣下一時刻最有可能爆髮的話題,達到準確預測話題傳播趨勢的目的.倣真實驗結果錶明,該方法是有效的,能夠保證挖掘的整體效果,在挖掘準確率方麵要優于已有的方法.
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