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1、新聞報(bào)道由于其敘述詳實(shí)規(guī)范,來源可靠,觀點(diǎn)客觀等特點(diǎn),對(duì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)研究、國內(nèi)國際政治研究等領(lǐng)域都有著十分重要的作用,成為了如今互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)中的重要信息源。因此如何運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)自動(dòng)挖掘出有價(jià)值的新聞熱點(diǎn)內(nèi)容,并通過可視化方法將新聞熱點(diǎn)的內(nèi)容全方位地呈現(xiàn)給用戶,是一個(gè)重要的研究課題。當(dāng)前主流的新聞熱點(diǎn)挖掘方法主要基于傳統(tǒng)聚類技術(shù)等非監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)或命名實(shí)體識(shí)別等監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù),取得了很好的效果。但傳統(tǒng)方法在挖掘新聞熱點(diǎn)之間的層次結(jié)構(gòu)
2、性、時(shí)序性和語義性三類關(guān)聯(lián)關(guān)系上存在很大的局限。因此,提出了一種基于概率主題模型的創(chuàng)新性的新聞熱點(diǎn)關(guān)聯(lián)挖掘算法。該算法繼承了LDA為代表的主題模型無需大量標(biāo)注信息、適合長(zhǎng)文本建模等優(yōu)勢(shì),并能夠有效挖掘新聞熱點(diǎn)在層次結(jié)構(gòu)、時(shí)序和語義上的關(guān)聯(lián)。挖掘出新聞熱點(diǎn)后,讀者希望以盡可能少的時(shí)間,來獲得盡可能多的信息,比如一段時(shí)間范圍內(nèi)的新聞熱點(diǎn),與新聞熱點(diǎn)相關(guān)的新聞文本原文,新聞熱點(diǎn)相關(guān)新聞圖片等信息,本文運(yùn)用了可視化技術(shù)展示新聞熱點(diǎn)在以上三方面的
3、關(guān)聯(lián),并從各個(gè)維度解釋和分析大量的新聞文本數(shù)據(jù)。
本文的工作主要解決了以下四方面的問題:1.本文挖掘了新聞熱點(diǎn)間的層次結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián),并提出全新的可視化布局對(duì)層次化的新聞熱點(diǎn)進(jìn)行了可視化。2.本文挖掘了新聞熱點(diǎn)間的時(shí)序關(guān)聯(lián),并采用動(dòng)態(tài)可視化技術(shù)呈現(xiàn)了新聞熱點(diǎn)在時(shí)序上的演化行為。3.本文挖掘了新聞熱點(diǎn)間的語義關(guān)聯(lián),并采用投影等可視化方式多維地呈現(xiàn)新聞熱點(diǎn)間的語義關(guān)聯(lián)。4.本文結(jié)合上述三點(diǎn)新聞熱點(diǎn)關(guān)聯(lián)挖掘與可視化技術(shù),集成了“新聞熱點(diǎn)關(guān)
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