机译:发现微博的位置和主题之间的相关性
topic model; point of interest; micro-blog; social network; Latent Dirichlet Allocation;
机译:发现微博的位置和主题之间的相关性
机译:基于BTM主题模型和K-Means聚类算法的微博主题检测方法
机译:社论(热门话题:泛素-蛋白酶体途径(UPP)的药物化学及其与药物发现的关系(来宾编辑:朱永强))。
机译:基于字符串频率的微博热点话题发现
机译:位置,位置,位置:房价回报及金融相关主题
机译:更正:使用广义SimRank边缘加权方法的微博客用户社区发现
机译:通过检测发布消息中的主题(推文),在微博(Twitter)中发现有影响力(Twitter)
机译:在正相关反馈和负相关反馈中挖掘特定和一般特征。在TREC'09相关反馈轨道上的QUT电子发现实验室