輿情去重算法的研究
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標(biāo)簽：輿情(1561)
近年來(lái)，輿情信息在大數(shù)據(jù)服務(wù)中廣泛被加工使用，但轉(zhuǎn)載、復(fù)制等操作使得采集的輿情信息重復(fù)量龐大，給后期的加工帶來(lái)困難。在這種情況下，針對(duì)輿情數(shù)據(jù)開展去重研究的卻相對(duì)較少。文中針對(duì)輿情去重不可避免但缺乏理論指導(dǎo)的問題，通過研究SimHash、MinHash、Jaccard等經(jīng)典去重算法，結(jié)合TF、TF-IDF、特征碼等不同特征選擇和3 000輿情樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，最終發(fā)現(xiàn)MinHash+特征碼運(yùn)行時(shí)間最短；Jaccard的漏判數(shù)最少，召回率可達(dá)90%以上；MinHash算法的誤判數(shù)最少，去重精度可達(dá)100%，并且MinHash通過閾值的調(diào)整能夠獲得Jaccard同樣的召回率。
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