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J-GLOBAL ID：201802236077074031   整理番号：18A0095715

時系列に向けたマイクロブログ進化モデル研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Evolution Model of Microblog Topic Based on Time Sequence

著者 (4件)： Wang Zhenfei (鄭州大学信息工程学院 鄭州450001) ,  Liu Kaili (鄭州大学信息工程学院 鄭州450001) ,  Zheng Zhiyun (鄭州大学信息工程学院 鄭州450001) ,  Wang Fei (鄭州大学信息工程学院 鄭州450001)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： 8  ページ： 270-273,279  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： 話題進化の研究はユーザの好みと話題の発展傾向を追跡するのに役立ち、世論の早期警戒に対して重要な意義がある。現在、話題の進化方法は話題の生成モデルを用いて、話題の進化分析を実現し、話題の中の時間要素と背景語の存在を無視している。伝統的な話題生成モデルLDAに基づいて,本論文は,それらのモデルを拡張することによって,背景の単語を考慮して,トピック生成の効率を改善し,同時に,時間領域分割を行い,隣接距離を計算するために,KL距離を用いた。................................................................を,時間間隔を計算するために用いた。話題の進化状況を分析した。新しいマイクロ波データを例として実験を行い、結果により、MTLDAモデルは時間スライスによってマイクロ波の話題の生成を完成し、話題の進化結果は実際の状況と一致することが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： マイクロ波 ,  セグメンテーション ,  世論 ,  *モデル ,  単語
準シソーラス用語： 時間間隔 ,  生成モデル ,  *進化モデル ,  *マイクロブログ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Microblog ,  Topic evolution ,  Social network ,  MTLDA model ,  Kullback Leibler(KL) divergence

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 時系列 ,  マイクロブログ ,  進化モデル ,  研究