计算机工程

作者：谭梦婕,吕鑫,陶飞飞

单位：河海大学 计算机与信息学院,南京 211100

关键词：财经新闻,话题检测,多特征融合,凝聚层次聚类,K最近邻

基金：国家重点研发计划(2016YFC0400910);国家自然科学基金面上项目(61272543);NSFC-广东联合基金重点项目(U1301252)。

为辅助投资者在短期内及时发现投资热点,结合财经新闻的特点,提出一种财经新闻话题检测模型。构建基于财经新闻的时间窗切分新闻流,根据新闻文本中的主题事件、特征词、新闻语义及金融命名实体提取文本特征,并应用最近邻-凝聚层次聚类算法获得话题簇。实验结果表明,与传统多特征话题检测模型相比,该模型可有效降低聚类算法运行时间,提高话题检测准确度,且在一定程度上协助投资者进行决策判断。

来源：2019年第3期

《计算机工程》期刊编辑部

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