CAJ | 학술논문

如何挖掘存储在手机上的大量短信息背后所隐含的会话信息,是一个非常具有挑战性的问题,因为它们并不具备“主题”、“回复”等经常被用于邮件线索分析的元数据.基于此,提出了一种基于时间聚类算法和话题检测的短信息会话识别模型.首先,根据短信息流的时间分布特性,将会话双方的所有短信息划分到一个一个的候选会话中,进而运用基于latent Dirichlet allocation(LDA)训练出来的语义话题模型,对候选会话进行更深层次的分析 ;利用该话题模型度量了各个候选会话在话题上的相关度.最后,在综合时间和话题相关度的基础上,通过对候选会话的合并识别出隐含的会话信息.通过对包含了50名大学生在6个月中产生的122 359条短信进行实验验证,证明了该算法的有效性.
여하알굴존저재수궤상적대량단신식배후소은함적회화신식,시일개비상구유도전성적문제,인위타문병불구비“주제”、“회복”등경상피용우유건선색분석적원수거.기우차,제출료일충기우시간취류산법화화제검측적단신식회화식별모형.수선,근거단신식류적시간분포특성,장회화쌍방적소유단신식화분도일개일개적후선회화중,진이운용기우latent Dirichlet allocation(LDA)훈련출래적어의화제모형,대후선회화진행경심층차적분석 ;이용해화제모형도량료각개후선회화재화제상적상관도.최후,재종합시간화화제상관도적기출상,통과대후선회화적합병식별출은함적회화신식.통과대포함료50명대학생재6개월중산생적122 359조단신진행실험험증,증명료해산법적유효성.