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面向金融领域bbs的话题发现和热度评价

面向金融领域BBS的话题发现和热度评价

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作者：王岩哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

互联网的出现与发展,使信息资源从贫乏时代进入到极度丰富的时代。伴随着互联网的迅速发展,bbs早已成为人们发表言论,交流信息的重要场所。当今世界经济的飞速发展,人们开始热衷于股票、债券、基金等金融领域的投资,如何能及时准确地获... 详细信息

互联网的出现与发展,使信息资源从贫乏时代进入到极度丰富的时代。伴随着互联网的迅速发展,bbs早已成为人们发表言论,交流信息的重要场所。当今世界经济的飞速发展,人们开始热衷于股票、债券、基金等金融领域的投资,如何能及时准确地获得当前人们最关心,最热门的金融话题是每一个网民都十分关注的。通过设计并实现面向金融领域bbs的热点发现和热度评价系统可以有效解决上述问题。本文在充分考虑了金融bbs的文本组织结构和文本的预处理方法的基础上,主要研究了面向金融bbs热点话题发现方法和热度评价方法。本文的主要内容有: （1）对bbs数据进行抽取以及进行相关预处理:通过研究传统的信息抽取方法,结合金融bbs帖子页面的结构特性,提出了基于最大重复DOM树的bbs数据抽取方法。实验结果表明,该算法能够有效地提取金融bbs帖子的有效信息。（2）提出一种针对金融bbs文本特性的特征选择方法。考虑到金融bbs既有bbs文本的特征又有金融词汇主题相关性的特征,提出了BTF*IDF算法以满足对金融bbs的特征选择。实验结果表明,相对于传统的特征提取方法,本文的方法能够更好的完成特征选择的任务。（3）提出一种基于时间演化理论的增量聚类算法。与传统的聚类算法相比,该算法在文本聚类的过程中结合了话题演化的生命周期。实验结果表明,该算法能够有效地优化话题发现的结果集,提高话题发现的质量。（4）采用基于用户关注度和话题时效性的热度评价算法。通过在热度评分算法中融入了用户关注度、话题时效性的计算,有效地与文本聚类算法进行结合。实验结果表明,该算法能够综合评估话题热度,形成热点话题排序。基于以上研究成果,本文设计了金融bbs话题发现和热度评价系统,能够有效地为广大网民提供最新、最热的金融bbs热点话题,使网民可以在浩瀚的网络信息中快速掌握民众所关心的金融类bbs热点话题。

关键词：金融bbs 信息提取特征选择文本聚类热度评价

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