基于优化随机游走模型的文本热点主题探测研究
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Research on Text-oriented Hot Topics Detection Based on an Optimized Model of Random Walk 作者： 严承希[1];王军[1];李晓杰[2]
作者机构： [1]北京大学信息管理系,北京100871;[2]北京大学心理与认知科学学院,北京100871
出版物刊名： 情报科学
页码： 118-123页
年卷期： 2018年 第1期
主题词： 热点主题探测 随机游走 PageRank 布里渊指数
摘要：�目的／意义】结合随机游走算法PageRank、词共现和多样性测度指标提出一种改进的热点主题探测方法C-BI-PageRank，该方法有效提高了热点主题探测的效率和模型质量。
【方法／过程】首先对PageRank算法进行理论回顾，引入词共现和布里渊系数构建C-BI-PageRank算法模型，然后采用4种不同因素组合的PageRank算法对WebofScience系统2006-2016的应用心理学领域的期刊文献进行实证分析，最后基于波达计数的专家方法进行算法比较与评价，同时也探索其与词频统计之间的相关性问题。
【结果／结论】实证表明C-BI-PageRank不仅在运行效率上收敛快、运行时间少且质量评估优势明显。
该方法引入不同文本主题因素，一定程度解决传统词频分析和机器学习的不足，为热点主题探测方法提供了新思路。