微博熱點話題發(fā)現(xiàn)的研究.pdf

1、微博平臺作為WEB2.0時代的新產(chǎn)物，近年來得到了快速發(fā)展。由于其方便快捷的消息傳播模式，越來越多的信息充斥著微博平臺，如何實現(xiàn)微博平臺中的信息的發(fā)掘、提取和分析是研究熱點之一。本文研究的微博平臺中熱點話題發(fā)現(xiàn)的問題，具有較強(qiáng)的社會和現(xiàn)實意義。
　　本文的主要工作如下:
　　1、通過研究微博文本的特點，結(jié)合以往長文本聚類的研究，針對微博短文本不能直接使用傳統(tǒng)的長文本聚類算法的問題，提出了基于微博評論文本的文本擴(kuò)展和基于How

2、Net語義擴(kuò)展的雙重方案，評論文本擴(kuò)展彌補(bǔ)了微博文本短小、表達(dá)多樣化的缺點;HowNet語義擴(kuò)展解決了擴(kuò)展文本長度不均勻?qū)垲惤Y(jié)果的影響。同時，在基于微博評論的文本擴(kuò)展處，提出了基于微博文本簇的評論篩選方法，并且針對不同類型的評論應(yīng)用了不同的擴(kuò)展方案。
　　2、針對微博文本的特點，在層次聚類和基于劃分的聚類算法的基礎(chǔ)上提出了基于BIRCH算法初始化的K-means算法。該算法解決了K-means算法需要手動設(shè)置聚類參數(shù)k的問題，并

3、優(yōu)化了初始聚類中心的選擇，有效的減少了K-means算法的迭代次數(shù);并且由于BIRCH算法對噪聲有很好的識別性，因而增強(qiáng)了算法整體的抗噪性。
　　3、研究了微博熱點話題的特征、傳播過程，分析了影響微博熱度的各個因素，并根據(jù)影響因素，結(jié)合用戶分類，提出了話題熱度的評估模型和詳盡的話題熱度計算公式。
　　論文最后根據(jù)上文提到的理論研究，使用JAVA設(shè)計實現(xiàn)了微博熱點話題發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，并通過B/S模式對得出的熱點話題進(jìn)行了展示，通過對