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J-GLOBAL ID：201702243001653416   整理番号：17A0344243

複合ネットワークのコミュニティ発見に基づくマイクロブログ話題の検出【JST・京大機械翻訳】

Topic detection based on overlapping community in complex network

著者 (4件)： Yin Lan (School of Computer Science,Wuhan University) ,  Cheng Fei (School of Computer Science,Wuhan University) ,  Ren Yafeng (School of Computer Science,Wuhan University) ,  Ji Donghong (School of Computer Science,Wuhan University)
資料名： Sichuan Daxue Xuebao. Zirankexueban  (Sichuan Daxue Xuebao. Zirankexueban)
巻： 53  号： 6  ページ： 1233-1240  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2595A  ISSN： 0490-6756  CODEN： SCTHAO  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： 社交の話題の検出はホットな話題であり、社交のデータが雑踏ため、時間性があり、語義の曖昧性などの特徴があり、話題の検出も難しい問題である。本論文では,複雑なネットワークを用いて,社交のデータをモデル化し,極大クラスタに基づく階層的クラスタ化に基づく,コミュニティ発見の方法を提案して,社交の話題を検出した。テキストデータモデリングにおいては,自己定義係数を用いてトピック語を定量化することにより,時間ドメイン分布を持つキーワードとして定義し,自己相関係数によって話題語を連結し,話題ネットワークを構築した。自己定義係数を動的データ環境に適用するために,実験データを用いて,適応性試験の最適化係数を得た。本論文において,著者らは,EAGLEデータセットを用いて,データ集合を評価することによって,著者らは,現在のオーバーラップコミュニティ発見戦略より良い結果を得て,それによって,サンプリングの青年のデータを分析し,そして,解析結果を可視化した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 適応性 ,  クラスタ化 ,  *ネットワーク ,  最適化 ,  曖昧さ ,  キーワード ,  *コミュニティ ,  モデリング ,  相関係数 ,  可視化 ,  クラスタ
準シソーラス用語： 若年 ,  語義 ,  *マイクロブログ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Complex network ,  Overlapping community discovery ,  Topic detection ,  Teenagers

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： コミュニティ ,  発見 ,  マイクロブログ ,  話題