基于泊松分布和伽马分布的网络舆情热点发现

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.

关键词：网络热点、网络舆情、伽马分布、泊松分布、热点发现、话题热度

所属期刊栏目：37

分类号：G203(信息与传播理论)

在线出版日期：2017-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：77-80