面向民航领域的网络热点话题发现

针对尚未有专门进行民航领域网络热点话题发现研究的现状,提出一种面向民航领域网络热点发现的模型。采用民航专业词库过滤无关网页,结合single-pass聚类算法,根据热度计算公式得到网络上民航相关的热点话题。实验表明:该模型发现热点话题的准确度较高,具有一定的实用价值。

基于MapReduce架构的网络热点话题发现

提出了一种基于开源云计算平台Hadoop的网络热点话题发现方案.该方案采用MapReduce分布式并行计算架构处理海量、复杂数据,通过将命名实体词作为文本的特征项,并采用标题和正文的双向量表示文本.实验结果表明:随着参与并行计算节点数的增加,话题聚类所有的时间显著下降,因而网络热点话题发现的速度得到明显提高.