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公开(公告)号：CN101174273B
公开(公告)日：2010-06-23
申请号：CN200710178687.8
申请日：2007-12-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 基于元数据分析的新闻事件检测方法属于数据挖掘领域。本发明特征在于，它是采用多维向量空间模型来表示新闻文档，在特征表示的权重计算时充分考虑的新闻的时间特性，并给出了改进的新闻特征词的IDF(逆文本频率指数)计算方式，并且在计算新闻之间相似度时综合考虑时间、类别和新闻的具体内容等信息，利用关键字抽取对新闻文档进行预处理，有效地降低了向量的维度。在此基础上，利用层次聚类方法将新闻报道进行聚类，通过对聚类结果树的动态划分，将由新闻报道聚类，并对应为相应的新闻事件。该方法与传统的事件检测方法相比F值(一种用来评估聚类品质好坏的标准)有较大的提高。
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公开(公告)号：CN101174273A
公开(公告)日：2008-05-07
申请号：CN200710178687.8
申请日：2007-12-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 基于元数据分析的新闻事件检测方法属于数据挖掘领域。本发明特征在于，它是采用多维向量空间模型来表示新闻文档，在特征表示的权重计算时充分考虑的新闻的时间特性，并给出了改进的新闻特征词的IDF(逆文本频率指数)计算方式，并且在计算新闻之间相似度时综合考虑时间、类别和新闻的具体内容等信息，利用关键字抽取对新闻文档进行预处理，有效地降低了向量的维度。在此基础上，利用层次聚类方法将新闻报道进行聚类，通过对聚类结果树的动态划分，将由新闻报道聚类，并对应为相应的新闻事件。该方法与传统的事件检测方法相比F值(一种用来评估聚类品质好坏的标准)有较大的提高。
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