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题名面向微博热点话题发现的改进BBTM模型研究
被引量：4
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作者
黄畅
郭文忠
郭昆
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机构
福州大学数学与计算机科学学院
福州大学网络计算与智能信息处理重点实验室
福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2019年第7期1102-1113,共12页
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基金
国家自然科学基金Nos.61300104,61300103,61672158
福建省高校杰出青年科学基金No.JA12016
+4 种基金
福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划No.JA13021
福建省杰出青年科学基金Nos.2014J06017,2015J06014
福建省科技创新平台计划项目Nos.2009J1007,2014H2005
福建省自然科学基金Nos.2013J01230,2014J01232
福建省高校产学合作项目Nos.2014H6014,2017H6008~~
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文摘
针对目前基于主题模型的微博短文本热点话题发现存在特征稀疏、高维度以及需要人工指定主题数目等问题,提出一种基于改进突发词对主题模型(bursty biterm topic model,BBTM)的热点话题发现方法(hot topic-hot biterm topic model,H-HBTM)。首先,利用词的突发概率进行特征选择,过滤非突发词。其次,结合微博文本的突发特性和传播特性计算微博词对的热值突发概率,将热值突发概率作为BBTM的先验概率。最后,利用基于密度的方法自适应选择BBTM的最优话题数目,确定最优BBTM,实现热点话题发现。在真实微博数据集上的实验表明,H-HBTM可以在不需要预先设定主题数目的情况下,自动发现最优话题模型,并且H-HBTM发现的热点话题的质量高于基于BBTM、词对主题模型以及潜在狄立克雷分配的方法。
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关键词
热点话题发现
微博
突发词对主题模型(bbtm)
主题模型
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Keywords
hot topic detection
microblog
bursty biterm topic model (bbtm)
topic model
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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