公开(公告)号：CN107463703A

公开(公告)日：2017-12-12

申请号：CN201710700487.8

申请日：2017-08-16

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 费高雷 ,  朱闻一 ,  陈浩 ,  赵海林 ,  谢星辰

IPC: G06F17/30 ,  G06Q50/00

CPC classification number: G06F17/30867 ,  G06F17/30707 ,  G06Q50/01

Abstract: 本发明公开了一种基于信息增益的英文社交媒体账号分类方法，包括以下步骤：S1、数据预处理，得到账号的特征词；S2、特征选取：利用信息增益的方法对账号的特征词进行选择，得到具有类别代表性的特征词；S3、特征扩散：利用wordnet寻找特征词的近义词和人工增加领域类别的一些关键词对特征词进行扩散；S4、分类模型构建：采用机器学习技术进行处理，生成账号分类的分类模型；S5、对未知的社交媒体账号进行分类。本发明将常用的文本分类的方法应用于英文社交媒体的账号分类，使用户能从海量的账户中能够快速查找出某一领域类别的账号，并从中获取该领域类别的相关有效信息。

公开(公告)号：CN107609103A

公开(公告)日：2018-01-19

申请号：CN201710816054.9

申请日：2017-09-12

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 费高雷 ,  赵海林 ,  胡光岷

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开一种基于推特的事件检测方法，针对目前新闻线索获取存在的实时性问题，本申请首先采用自然语言处理技术对推文进行预处理；然后基于短文本相似度对推文进行在线聚类；接着利用每个推文类中推文的特征对推文簇的事件属性做初步判断；最后利用已有的推文事件库判断检测的事件是否为第一事件，防止事件重复输出；本申请方法计算复杂度较低，可以用于大规模流式数据中的突发热点事件的检测；有助于更快、更准确的从社交媒体上获取有价值的信息，可以直接或间接的产生经济效益。

公开(公告)号：CN107609102A

公开(公告)日：2018-01-19

申请号：CN201710816052.X

申请日：2017-09-12

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 费高雷 ,  赵海林 ,  胡光岷 ,  于富财

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开一种短文本在线聚类方法，对于现有的在线聚类方法准确度不高的问题，本申请通过改进的短文本增量聚类方法，对短文本进行聚类处理，相似度阈值随类中包含的社交短文本数量动态改变，增加了聚类的灵活性；并结合短文本语义相似度，对增量聚类进一步地处理；并引入重聚类、类合并和类修剪，解决在线聚类固有的类中心偏移问题以及短文本聚合性差的问题。