【摘 要】
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特征选择是舆情监测系统构建的关键步骤之一,好的特征选择方法可以在降低系统时间消耗的同时,提高舆情监测的准确性。针对话题特征提取方法 ITF-IDF没有考虑类别信息的缺点,
【机 构】
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河北大学管理学院,河北大学计算机科学与技术学院,中央司法警官学院信息管理系
【基金项目】
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河北省自然科学基金项目“基于贝叶斯网络的话题识别和追踪方法研究”（编号：F2015201142）,河北省自然科学基金项目“基于本体的贝叶斯网络信息检索模型扩展”（编号：F2011201146）
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特征选择是舆情监测系统构建的关键步骤之一,好的特征选择方法可以在降低系统时间消耗的同时,提高舆情监测的准确性。针对话题特征提取方法 ITF-IDF没有考虑类别信息的缺点,尝试将互信息用于话题特征提取,提出改进的互信息计算方法 CMI和DCMI。CMI方法融入了聚类思想,对新闻报道进行分组验证,DCMI在CM I的基础上,将时间信息量化为时间距离,实现特征互信息的动态更新。实验结果显示,DCM I的性能明显优于基本互信息方法和ITF-IDF方法。
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