首页> 外文OA文献 >TWEET SUMMARIZATION BERDASARKAN TRENDING TOPIC TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA TF-IDF DAN SINGLE LINKAGE AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING
【2h】

TWEET SUMMARIZATION BERDASARKAN TRENDING TOPIC TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA TF-IDF DAN SINGLE LINKAGE AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING

机译:基于TF-IDF算法和单链接集合层次聚类的基于趋势主题的TWEET概述

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

Fitur yang paling sering digunakan pada Twitter ialah Trending Topic. Trending Topic merupakan fitur yang menampilkan beberapa hashtag berisi topik yang sedang trend saat ini. Jika pengguna ingin mengetahui informasi mengenai suatu trending topic, pengguna bisa mengklik salah satu hashtag dan barulah muncul beberapa tweet terkait dengan hashtag tersebut. Agar menghemat waktu pengguna Twitter dalam membaca suatu trending topic tanpa perlu membaca beberapa tweet terlebih dahulu, maka dilakukanlah analisa dengan tujuan membuat text summarization untuk trending topic pada Twitter menggunakan algoritma TF-IDF dan Single Linkage Agglomerative Hierarchical Clustering. Penelitian ini menggunakan 100 trending topic untuk data tes pada sistem dan setiap trending topic terdiri atas 50 tweet berbahasa indonesia, sedangkan untuk pengujian digunakan 30 data trending topic diambil secara acak (data mewakili trending topic dengan sub tema minimal 2 dan maksimal 9 dari 100 data tes pada sistem). Dari 30 data pengujian, 1 data menghasilkan semua ringkasan sama persis dengan ahli, dan 29 data menghasilkan 1-4 ringkasan sama persis dengan ahli, (terdiri atas 2-9 ringkasan untuk setiap trending topic).
机译:Twitter上最常用的功能是“趋势主题”。趋势主题是一项功能,它显示包含当前趋势的主题的几个主题标签。如果用户想查找有关趋势主题的信息,则可以单击主题标签之一,然后会出现一些与主题标签相关的推文。为了节省Twitter用户阅读趋势主题的时间而无需先阅读一些推文,我们进行了一项分析,目的是使用TF-IDF算法和Single Linkage Aggregationative Hierarchical Clustering对趋势主题上的文本进行摘要。本研究使用100个趋势主题作为系统上的测试数据,每个趋势主题由50条印度尼西亚推文组成,而用于测试30个随机趋势主题(数据表示趋势主题,其最小子主题为2,最大100个测试数据为9个在系统上)。在30项测试数据中,有1项数据与专家产生了完全相同的摘要,而29项数据与专家产生了1-4个完全相同的摘要(每个趋势主题包含2-9项摘要)。

著录项

  • 作者

    Annisa;

  • 作者单位
  • 年度 2016
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号