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基于泊松分布和伽马分布的网络舆情热点发现

作者:罗泰晔网络热点网络舆情伽马分布泊松分布热点发现话题热度

摘要:本文提出了一种基于泊松分布和伽马分布的网络舆情热点实时识别方法。该方法使用话题的人气和时间间隔特征两方面来识别舆情热点,发现单位时间内(如1小时)参与话题讨论的人数成泊松分布,回帖的时间间隔服从伽马分布。本研究用历史数据证明了该方法具有良好的识别效果。

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现代情报

《现代情报》(CN:22-1182/G3)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《现代情报》以学术性、知识性、实践性为特色。主要报道国内外图书馆学、情报学理论和实践研究的最新成果及热点问题。

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