【摘 要】
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随着计算机的普及与互联网的高速发展,Facebook、Twitter、新浪微博等社交媒体逐渐成为人们信息交流的主要渠道。然而,由于社交媒体信息具有数量庞大、结构复杂、传播速度快
【机 构】
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北京信息科技大学智能信息处理研究所,国家经济安全预警工程北京实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772081,61602044);科技创新服务能力建设—科研基地建设—北京实验室—国家经济安全预警工程北京实验室项目(PXM2018_014224_000010)
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随着计算机的普及与互联网的高速发展,Facebook、Twitter、新浪微博等社交媒体逐渐成为人们信息交流的主要渠道。然而,由于社交媒体信息具有数量庞大、结构复杂、传播速度快等特点,人们无法从中快速准确地获取想要的信息。于是,话题检测与追踪技术应运而生,它将用户关注的信息从大量无序信息中筛选出来,经过细致的过滤和有效的整合,生成简单、清晰的话题信息,并在此基础上实现对话题的追踪和发展趋势分析。该文对社交媒体上的话题检测与追踪工作进行综述,首先论述了话题检测方面的三类方法,包括基于主题模型的话题检测、基于
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