【摘要】：隨著移動互聯(lián)網的深入發(fā)展,基于位置服務(LocationBased Service, LBS)越來越貼近人們的生活,使得微博空間中攜帶地理位置信息的微博比例越來越高。如何結合地理位置信息,從繁雜的微博空間中檢測出突發(fā)話題,成為社交網絡突發(fā)話題檢測領域的一個新方向。研究發(fā)現(xiàn),當前結合LBS的社交網絡突發(fā)話題檢測技術尚處于初級階段。本文在已有研究的基礎上,重點分析結合地理位置信息的突發(fā)話題檢測技術。針對目前微博數(shù)據(jù)采集技術復雜、低效,現(xiàn)存微博數(shù)據(jù)集容量小、數(shù)據(jù)舊,且不包含地理位置信息等問題,在已有微博數(shù)據(jù)采集方法的基礎上,本文提出一種基于應用集調度策略的中文微博數(shù)據(jù)采集方法,該方法能有效突破微博平臺對API接口訪問頻次的限制,使微博數(shù)據(jù)采集更加簡單、高效。通過對微博用戶關系、詞語權重、用戶影響力以及突發(fā)話題檢測模型的深入研究,針對目前中文微博突發(fā)話題檢測方法未能充分利用移動互聯(lián)網環(huán)境下微博平臺產生的地理位置信息的問題,本文定義“親歷度”概念,表征微博用戶與用戶所發(fā)微博內容描述事件的親歷程度,提升親歷度高的微博用戶話語權;本文提出一種結合地理位置信息的特征詞權重計算方法,提高特征詞抽取準確率,從而達到提高突發(fā)話題檢測準確率的目的。在凝聚式聚類算法的具體實現(xiàn)中,存儲計算中間值以避免大量重復的查詢、計算過程,從而提高聚類算法執(zhí)行效率。最后,通過實驗證明了本文提出的基于地理位置信息的突發(fā)話題檢測方法的有效性,為突發(fā)話題檢測研究提供一些新角度。
[Abstract]:With the development of mobile Internet, location based service (LocationBased Service, LBS) is becoming more and more close to people's life, which makes Weibo carry more and more geographical location information in Weibo space. How to detect burst topic from the complicated space of Weibo is a new direction in the field of social network sudden topic detection. It is found that the detection technology of social network burst topic based on LBS is still in its infancy. Based on the existing research, this paper focuses on the analysis of burst topic detection technology combined with geographical location information. Aiming at the problems of Weibo's data collection technology is complex, inefficient, the existing Weibo data set capacity is small, the data is old, and does not contain the geographical position information and so on. This paper presents a Chinese Weibo data acquisition method based on the application set scheduling strategy. This method can effectively break through the limitation of the access frequency of the API interface and make Weibo data acquisition simpler and more efficient. Through the in-depth study of Weibo user relationship, word weight, user influence and burst topic detection model, In view of the problem that Chinese Weibo's method of detecting unexpected topics has not fully utilized the geographical location information generated by Weibo platform under the mobile Internet environment, this paper defines the concept of "degree of experience". This paper presents a method of calculating the weight of feature words combined with geographical information to improve the accuracy of feature extraction. In order to achieve the purpose of improving the accuracy of burst topic detection. In the concrete implementation of the condensed clustering algorithm, the intermediate value is stored to avoid a large number of repeated queries and the calculation process, thus improving the execution efficiency of the clustering algorithm. Finally, the effectiveness of the proposed method based on geographical location information is proved by experiments, which provides some new perspectives for the research of burst topic detection.
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2255457