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基于权重微博链的改进LDA微博主题模型
被引量：
9
1
作者
李鹏
于岩
+2 位作者
李英乐
李星
何赞园
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第7期2018-2021,共4页
社交网络尤其是微博中含有大量的短文本。短文本不同于传统的文本,其携带的语义特征信息密度低,很难对其进行准确的主题挖掘。针对这一问题,提出根据微博发布时间与原创、转发、评论微博等社交行为信息分配权重,使用背景知识丰富语义特...
社交网络尤其是微博中含有大量的短文本。短文本不同于传统的文本,其携带的语义特征信息密度低,很难对其进行准确的主题挖掘。针对这一问题,提出根据微博发布时间与原创、转发、评论微博等社交行为信息分配权重,使用背景知识丰富语义特征的微博链结构与基于此改进的LDA主题模型。实验结果表明,相比于标准的LDA模型,本模型的perplexity值更低,即具有较低的预测不确定度。
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关键词
短文本
主题挖掘
微博链
潜在狄利克雷分布
perplexity
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职称材料
题名
基于权重微博链的改进LDA微博主题模型
被引量：
9
1
作者
李鹏
于岩
李英乐
李星
何赞园
机构
国家数字交换系统工程技术研究中心
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第7期2018-2021,共4页
基金
国家科技支撑计划资助项目(2014BAH30B01)
文摘
社交网络尤其是微博中含有大量的短文本。短文本不同于传统的文本,其携带的语义特征信息密度低,很难对其进行准确的主题挖掘。针对这一问题,提出根据微博发布时间与原创、转发、评论微博等社交行为信息分配权重,使用背景知识丰富语义特征的微博链结构与基于此改进的LDA主题模型。实验结果表明,相比于标准的LDA模型,本模型的perplexity值更低,即具有较低的预测不确定度。
关键词
短文本
主题挖掘
微博链
潜在狄利克雷分布
perplexity
Keywords
short texts
topics mining
mircoblogs chain
latent Dirichlet allocation（LDA）
perplexity
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于权重微博链的改进LDA微博主题模型
李鹏
于岩
李英乐
李星
何赞园
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016
9
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参考文献
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