發(fā)布時(shí)間：2018-04-18 09:06

  本文選題：詞共現(xiàn)矩陣 + 對(duì)稱(chēng)非負(fù)矩陣分解　； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2016年06期

【摘要】：為了解決短文本信息流的特征稀疏性對(duì)熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)帶來(lái)的挑戰(zhàn),提出了結(jié)合詞語(yǔ)互信息和概率主題模型的微博熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)方法。通過(guò)建立詞共現(xiàn)矩陣并應(yīng)用對(duì)稱(chēng)非負(fù)矩陣分解算法獲取詞項(xiàng)-主題矩陣,再利用概率潛在語(yǔ)義分析模型進(jìn)行主題發(fā)現(xiàn),最終通過(guò)定義微博熱度分析和排序,有效地支持微博熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)表明,此方法能有效地進(jìn)行話題聚類(lèi)并檢測(cè)出熱點(diǎn)話題。
[Abstract]:In order to solve the challenge of feature sparsity of short text information flow to hot topic discovery, a method of Weibo hot topic discovery based on word mutual information and probabilistic topic model is proposed.By establishing word co-occurrence matrix and applying symmetric non-negative matrix decomposition algorithm to obtain word item-topic matrix, and then using probabilistic latent semantic analysis model to discover topic, finally, by defining Weibo heat degree analysis and ranking.Effectively support Weibo hot topic discovery.Experiments show that this method can effectively cluster and detect hot topics.
【作者單位】： 西北師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61163039,No.61363058) 甘肅省教育廳項(xiàng)目(No.2013A-016)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.1;TP393.092

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本文編號(hào)：1767698