中文信息学报
中文信息學報
중문신식학보
JOURNAL OF CHINESE INFORMAITON PROCESSING
2015年
2期
170-178
,共9页
微博客%交通信息%文本聚类%证据理论%维基百科
微博客%交通信息%文本聚類%證據理論%維基百科
미박객%교통신식%문본취류%증거이론%유기백과
micro-blog%traffic information%text clustering%D-S evidence theory%wikipedia
微博客消息中经常蕴含大量实时交通信息,有望与现有实时交通信息采集方式形成互补.该文针对微博客消息语义模糊性及用户描述差异性问题,提出了一种微博客消息蕴含交通信息的D-S证据理论提取方法.该方法首先构建微博客消息蕴含交通状态信息评价体系,利用百科知识提高评价精度,然后定义微博客消息源的基本概率分配函数,通过证据合成与证据决策,实现微博客消息蕴含实时交通信息的甄别与融合.实验结果表明,该方法能够对微博客消息蕴含实时交通信息的可信度进行有效判断,并能够在最大程度上利用不同微博客用户发布消息的信息内容,且较之传统的文本聚类融合方法具有更高的准确率.
微博客消息中經常蘊含大量實時交通信息,有望與現有實時交通信息採集方式形成互補.該文針對微博客消息語義模糊性及用戶描述差異性問題,提齣瞭一種微博客消息蘊含交通信息的D-S證據理論提取方法.該方法首先構建微博客消息蘊含交通狀態信息評價體繫,利用百科知識提高評價精度,然後定義微博客消息源的基本概率分配函數,通過證據閤成與證據決策,實現微博客消息蘊含實時交通信息的甄彆與融閤.實驗結果錶明,該方法能夠對微博客消息蘊含實時交通信息的可信度進行有效判斷,併能夠在最大程度上利用不同微博客用戶髮佈消息的信息內容,且較之傳統的文本聚類融閤方法具有更高的準確率.
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