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激光多普勒应变传感器 / 激光多普勒应变仪

DOI：10.1515/teme-2019-0043 期刊：tm - Technisches Messen 出版年份：2019 更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要： 主题检测与跟踪是大数据时代流行的话题聚类方法，旨在新闻信息流中自动识别新话题并持续追踪已知话题。传统主题检测与跟踪主要研究短文本。随着数字设备和通信技术的快速发展，新闻内容正变得篇幅更长、信息更丰富。因此当前传统方法面临三大问题：首先，长篇新闻文本通常包含多个话题，传统聚类算法难以准确识别；其次，传统聚类多基于词袋模型的多维计算，其计算耗时随文章长度和数量增加呈指数级增长；第三，长文本新闻包含更多信息，如何更好地展现长文本新闻的连续性与关联性具有重要价值。为此，本文提出一种改进的单遍聚类算法，能有效解决上述问题。实验表明，相比K-means聚类算法、凝聚式层次聚类算法、基于密度的带噪声应用空间聚类（DBSCAN）以及构建概念图谱的层次聚类，该算法准确率提升约20%-30%，召回率提高10%-20%，且算法耗时降低40%以上。随着文章数量增加，改进单遍聚类算法的耗时曲线趋近线性函数——每增加一篇文章，其所需时间仅为其他算法的0.1-0.5倍。此外，通过在呈现时添加时间轴并提取主题内的关键信息，该算法能有效挖掘新闻话题的连续性与关联性，实现对新闻话题演变的追踪。
作者： Biao Wang，Xin Yuan，Jinwei Li，Shun Li
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

为应对传统话题检测与追踪（TDT）方法在处理长篇新闻文本时面临的挑战——包括无法准确识别单篇文本中的多个话题、计算时间随文本长度和数量呈指数级增长，以及需要更好地表征长文本新闻的连贯性与相关性。

研究成果

改进的单遍算法（IMBSP）通过使用关键词和实体进行聚类，有效解决了传统TDT方法的挑战，显著提高了准确率和召回率，并减少了计算时间。该算法引入了新闻点的概念，以便在大数据环境中更好地跟踪和识别主题。

研究不足

当某一事件的报告数量非常少时，该算法的召回率会降低，这表明未来需要改进对此类情况的处理。

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    型号：ZEISS LSM 990 Spectral Multiplex

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    型号：ZEISS Sigma 300 with RISE

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