【摘 要】
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提出了一种基于箱线图原理识别突发词的热点话题发现方法。该方法首先统计了噪声微博的特征,并根据这些特征对微博进行了过滤,然后利用箱线图原理识别突发词,最后通过计算不
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提出了一种基于箱线图原理识别突发词的热点话题发现方法。该方法首先统计了噪声微博的特征,并根据这些特征对微博进行了过滤,然后利用箱线图原理识别突发词,最后通过计算不同时段突发词的权重来发现微博热点话题。实验结果表明,与SSM、EC、ELM方法相比,基于箱线图原理识别突发词的热点话题发现方法在F1值上平均提高了13.8%,而且对噪声不敏感。
A hot topic detection method based on the box diagram principle is proposed. Firstly, the method collects the features of the noise microblog and then filters the microblog according to these features. Then, it identifies the buzz words by using the box diagram principle. Finally, the hot topics of Weibo are found by calculating the weight of the bursts at different time. Experimental results show that compared with SSM, EC and ELM methods, the hot topic detection method based on box diagram principle to identify bursts of words has an average increase of 13.8% in F1 values and is insensitive to noise.
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