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基于BTM模型和改进聚类算法的热点话题检测

徐菲菲 陈赛红 田宇

计算机应用与软件2022,Vol.39Issue(5):283-290,8.
计算机应用与软件2022,Vol.39Issue(5):283-290,8.DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2022.05.043

基于BTM模型和改进聚类算法的热点话题检测

HOT TOPIC DETECTION BASED ON BTM MODEL AND IMPROVED CLUSTERING ALGORITHM

徐菲菲 1陈赛红 1田宇1

作者信息

  • 1. 上海电力大学计算机科学与技术学院 上海200090
  • 折叠

摘要

关键词

BTM模型/话题检测/K-Means聚类/共轭梯度/人工鱼群

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

徐菲菲,陈赛红,田宇..基于BTM模型和改进聚类算法的热点话题检测[J].计算机应用与软件,2022,39(5):283-290,8.

基金项目

国家自然科学基金项目(61272437,61305094) (61272437,61305094)

上海市教育发展基金会和上海市教育委员会"晨光计划"项目(13CG58). (13CG58)

计算机应用与软件

OA北大核心CSTPCD

1000-386X

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