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社交媒体话题检测与追踪技术研究综述

     

摘要

随着计算机的普及与互联网的高速发展,Facebook、Twitter、新浪微博等社交媒体逐渐成为人们信息交流的主要渠道.然而,由于社交媒体信息具有数量庞大、结构复杂、传播速度快等特点,人们无法从中快速准确地获取想要的信息.于是,话题检测与追踪技术应运而生,它将用户关注的信息从大量无序信息中筛选出来,经过细致的过滤和有效的整合,生成简单、清晰的话题信息,并在此基础上实现对话题的追踪和发展趋势分析.该文对社交媒体上的话题检测与追踪工作进行综述,首先论述了话题检测方面的三类方法,包括基于主题模型的话题检测、基于改进聚类算法的话题检测和基于多特征融合的话题检测;其次,对话题追踪的研究成果进行了介绍,主要分为非自适应话题追踪和自适应话题追踪两大类;最后,列举出社交媒体话题的检测与追踪中存在的问题以及对未来研究的展望.

著录项

  • 来源
    《中文信息学报》|2019年第7期|1-1030|共11页
  • 作者单位

    北京信息科技大学智能信息处理研究所,北京 100192;

    国家经济安全预警工程北京实验室,北京100044;

    北京信息科技大学智能信息处理研究所,北京 100192;

    北京信息科技大学智能信息处理研究所,北京 100192;

    国家经济安全预警工程北京实验室,北京100044;

    北京信息科技大学智能信息处理研究所,北京 100192;

    国家经济安全预警工程北京实验室,北京100044;

  • 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

    话题检测; 话题追踪; 聚类; 主题模型;

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