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J-GLOBAL ID：201702230717757633   整理番号：17A0159327

AC-TRIEに基づくオンラインソーシャルネットワークネットワークにおけるテキストストリームホットスポットのマイニング【JST・京大機械翻訳】

Mining Hot Phrases on Social Network Text Streams Based on AC-Trie

著者 (6件)： Huang Jiuming (School of Computer,National University of Defense Technology) ,  Wu Quanyuan (School of Computer,National University of Defense Technology) ,  Zhang Shengdong (School of Computer,National University of Defense Technology) ,  Jia Yan (School of Computer,National University of Defense Technology) ,  Liu Dong (School of Computer,National University of Defense Technology) ,  Zhou Bin (School of Computer,National University of Defense Technology)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 44  号： 10  ページ： 2466-2470  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： オンラインソーシャルネットワークネットワークのテキストストリームにおけるホットスポットは,テキストにおける暗黙の話題と突発的事象を反映することができる。本論文では,分割を必要とせずに,多くの種類の測度関数をサポートすることができるホットスポットフレーズマイニング技術を提案した。まず第一に,テキストのある典型的時間サンプリングによって候補句を得て,AC-TRIEプレフィックスツリーを構築した。次に,このプレフィックスツリーに基づき,後続のテキストストリームを走査し,候補句の歴史的出現頻度をTRIEの対応するノードに記録し,それにより,歴史的周波数に基づく複数の計算法をサポートした。さらに,新しいホットスポットを発見し,AC-TRIEの構築回数を減少させるために,本論文は,TRIEの各ノードにおける漏れ頻度を分析することによって,候補句の更新時間を動的に決定した。新浪新浪データセットに関する実験結果は,提案方法の有効性(89%)と効率性(時間-空間オーバヘッドは単にベンチマークアルゴリズムの2%)であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *周波数

著者キーワード (5件)： text stream ,  hot phrase ,  AC-Trie ,  text mining ,  micro-blog

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (1件)： オンラインソーシャルネットワーク