I många fall, snarare än en sökordssökning, har människor för avsikt att se vad som händer via Internet. Då är den integrerade omfattande informationen om nyhetsämnen nödvändig, som vi kallade nyhetsfrågor, inklusive bakgrund, historia, aktuella framsteg, olika åsikter och diskussioner, etc. Traditionellt genereras nyheter manuellt av webbplatsredigerare. Det är ganska tidskrävande hårt arbete, och därmed realtidsuppdatering är svårt att utföra. I detta dokument föreslås en trestegs automatisk online-algoritm för utveckling av nyheter. Det första steget är en ämnesdetekteringsprocess där nya berättelser samlas i nya ämneskandidater. Det andra steget är en ämnesspårningsprocess, där dessa kandidater jämförs med tidigare ämnen, antingen slås samman till gamla eller skapar en ny. I det sista steget byggs nyhetsfrågor av kombinationen av relaterade ämnen och uppdateras genom införandet av nya ämnen. En automatisk online-nyhetsemission konstruktionsprocess under praktiska Web omständigheter simuleras för att utföra nyheter problem konstruktion experiment. F-mätning av bästa resultat är antingen över (topisk detektion) eller nära (topisk detektion och spårning) 90 %. Fyra nyheter byggresultat genereras framgångsrikt i olika tid granularities: en uppfyller behoven som "vad som är nytt", och de andra tre kommer att svara på frågor som "vad som är varmt" eller "vad som händer". Genom den föreslagna algoritmen, nyhetsfrågor kan effektivt och automatiskt konstrueras med realtidsuppdatering, och massor av mänskliga insatser kommer att släppas från tråkiga manuellt arbete.
I REF föreslås en trestegs automatisk online-algoritm för utveckling av nyheter, och två enkla regler används separat för rankning av nyhetsevenemang.
Automatic online news issue construction in web environment
{'venue': 'In Proc. of WWW08', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}