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基于主题的自适应、在线网络热点发现方法及新闻推荐系统

         

摘要

本文提出了一种基于改进HotRank算法的站点排序及种子URL选择方法,建立了在线主题发现系统信息采集自适应增量更新模型;结合LDA模型和仿射传播聚类算法(AP),提出了一种网络主题发现和热点新闻推荐方法,并在海天园知识服务平台热点新闻推荐系统中得到了应用.

著录项

  • 来源
    《电子学报》 |2010年第11期|2620-2624|共5页
  • 作者单位

    哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨,150001;

    哈尔滨工业大学深圳研究生院,深圳市网络环境智能计算重点实验室,广东深圳,518055;

    哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨,150001;

    哈尔滨工业大学深圳研究生院,深圳市网络环境智能计算重点实验室,广东深圳,518055;

    哈尔滨工业大学深圳研究生院,深圳市网络环境智能计算重点实验室,广东深圳,518055;

    哈尔滨工业大学深圳研究生院,深圳市网络环境智能计算重点实验室,广东深圳,518055;

    哈尔滨工业大学深圳研究生院,深圳市网络环境智能计算重点实验室,广东深圳,518055;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    知识服务; 主题发现; 增量; 自适应; LDA模型; 仿射传播聚类;

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