Подход к анализу новостных потоков как дискретных сигналов

Abstract

Описана модель, в которой текстовые информационные потоки рассматриваются как дискретные сигналы, в качестве амплитудных значений которых выступают частотно-семантические ранги наиболее рейтинговых терминов или документов. Обоснован подход к созданию инструментария, обеспечивающего просмотр так называемых «маргинальных» сообщений по тематике, определяемой запросом пользователя, то есть фактически дающего ответ на вопрос, о чем пишут меньше всего в рамках данной тематики в последнее время.

Описано модель, у якій текстові інформаційні потоки розглядаються як дискретні сигнали, амплітудні значення яких — частотно-семантичні ранги найбільш рейтингових термінів або документів. Обґрунтовано підхід до створення інструментарію, який забезпечує перегляд так званих «маргінальних» повідомлень за тематикою, що визначена запитом користувача, тобто таких, що відповідають на запитання, про що пишуть менше за все в межах визначеної тематики останнім часом.

A data processing model in which text information streams are considered as discrete signals is described. Frequency-semantic ranks of terms or documents are used as peak values of signals. Creation of the toolkit providing viewing of so-called «marginal» messages on subject-matter determined by user query is validated. The method actually answers the question — what are the least mentioned subjects within determined subject-matter for some time past.