微博热点话题发现的研究

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1、中文摘要摘要：微博平台作为WEB2．0时代的新产物，近年来得到了快速发展。由于其方便快捷的消息传播模式，越来越多的信息充斥着微博平台，如何实现微博平台中的信息的发掘、提取和分析是研究热点之一。本文研究的微博平台中热点话题发现的问题，具有较强的社会和现实意义。本文的主要工作如下：l、通过研究微博文本的特点，结合以往长文本聚类的研究，针对微博短文本不能直接使用传统的长文本聚类算法的问题，提出了基于微博评论文本的文本扩展和基于HowNet语义扩展的双重方案，评论文本扩展弥补了微博文本短小、表达多样化的缺点；HowNet语义扩展解决了扩展文本长度不均匀对

2、聚类结果的影响。同时，在基于微博评论的文本扩展处，提出了基于微博文本簇的评论筛选方法，并且针对不同类型的评论应用了不同的扩展方案。2、针对微博文本的特点，在层次聚类和基于划分的聚类算法的基础上提出了基于BIRCH算法初始化的K-means算法。该算法解决了K-means算法需要手动设置聚类参数k的问题，并优化了初始聚类中心的选择，有效的减少了K—means算法的迭代次数：并且由于BIRCH算法对噪声有很好的识别性，因而增强了算法整体的抗噪性。3、研究了微博热点话题的特征、传播过程，分析了影响微博热度的各个因素，并根据影响因素，结合用户分类，提出了

3、话题热度的评估模型和详尽的话题热度计算公式。论文最后根据上文提到的理论研究，使用JAVA设计实现了微博热点话题发现系统，并通过B／S模式对得出的热点话题进行了展示，通过对新浪微博数据的应用，可以得到较好的效果。论文的工作得到了国家自然科学基金(No．61172072，61271308)、北京市自然科学基金(No．4112045)、高等教育博士点基金(No．W11C100030)、北京科技计划(No．z121100000312024)和北京市教育委员会学科建设与研究生建设项目等课题的支持。关键词：微博短文本；聚类；热点话题分类号：TP391．1北京

4、交通大学硕士学位论文ABSTRACTABSTRACT：AsaproductofWEB2．0，micro-blogisdevelopingrapidlytheseyears．Moreandmoreinformationspreadonthemicro—blogbecauseofitshighspeedandconvenience，socialhotspotsandnewseventsincluded．Asaresult，discovering，extractionandanalyzinginformationbecomeresearchinghot

5、spots．Thispaperresearchabouthowtodiscoverhottopicsinthemicro-blogissignificant．Thispaperincludes：1．Bystudyingmicro—blogtextandlongtextcluster,thisarticledrawsaconclusionthattraditionalclusteralgorithmscannotbeusedtodiscovertopicsbecauseofthelengthoftext．Therefore，thisarticlep

6、roposesasolutionwhichisbasedontheexpansionofthecommentsandHowNetlexeme．Bythismethod，theshorttextanddiversifiedexpressionCanbeovercome．Besides，thisarticleproposesasolutionwhichisbasedontextcluster．2．Thisarticleresearchesfortraditionalclusteralgorithmsandanalysistheirfeatures．A

7、imingatmicro-text’Sfeatures，thisarticleproposesaK-meansalgorithmbasedonBIRCHinitialization．Thisalgorithmsolvestheproblemthatsettingtheparameterkmanuallyandoptimizestheoptionsoftheclustercenter．Furthermore，thenoiseimmunityofthealgorithmisimprovedandK-meansalgorithmreducesthein

8、fluenceoftheresultsfromtheinputordeL3．Thisarticlestudiesthefeatureso