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题名基于话题标签的微博主题挖掘
被引量：10
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作者
李敬
印鉴
刘少鹏
潘雅丽
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机构
中山大学信息科学与技术学院计算机科学系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期30-35,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61033010
61272065)
+3 种基金
广东省自然科学基金资助项目(S2011020001182
S2012010009311)
广东省科技计划基金资助项目(2011B040200007
2012A010701013)
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文摘
随着互联网的发展,微博已成为人们获取信息的主要平台,为从海量微博中挖掘出有价值的主题信息,结合微博中的会话、转发和话题标签,将微博划分为用户兴趣、用户互动和话题微博3类,提出基于作者主题模型(ATM)的话题标签主题模型HC-ATM,使用Gibbs抽样法对模型进行推导,获取微博主题结构。在Twitter数据集上的实验结果表明,与ATM模型和基于潜在狄利克雷分布的微博生成模型相比,HC-ATM模型的主题困惑度更小、差异度更大,并且能有效挖掘出不同微博类型的主题分布。
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关键词
主题挖掘
微博
社交网络
话题标签主题模型
作者主题模型
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Keywords
topic mining
microblog
social network
hashtag topic model
Author Topic Model（ATM）
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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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