本文關(guān)鍵詞：基于時空主題模型的微博主題提取

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【摘要】：已有地理主題模型沒有考慮不同區(qū)域?qū)ξ⒉┲黝}影響程度的差異性,同時他們將時間要素離散化,難以得到連續(xù)時間上的微博主題強(qiáng)度。提出了一種顧及連續(xù)時間及區(qū)域影響力因素的時空主題模型。該方法將城市劃分為多個區(qū)域,依據(jù)各興趣點類型及數(shù)量對區(qū)域賦予權(quán)重以表達(dá)區(qū)域社會功能對微博主題的影響程度,基于稀疏增量式生成模型表達(dá)微博主題分布,利用Beta分布描述主題在連續(xù)時間中的強(qiáng)度,最終通過Gibbs采樣得到時空主題模型各參數(shù)。實驗表明,本文方法能發(fā)現(xiàn)連續(xù)時間上微博主題的演變,與已有地理主題模型相比,能更加準(zhǔn)確地提取微博主題。
【作者單位】： 武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點實驗室;廣西師范學(xué)院北部灣環(huán)境演變與資源利用教育部重點實驗室;廣西師范學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)學(xué)院;武漢大學(xué)空天信息安全與可信計算教育部重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 地理主題模型 微博主題挖掘 時空分布 時空推理
【基金】：國家863計劃資助項目(2013AA12A203,2011AA010502) 國家科技支撐計劃資助項目(2012BAH35B03) 廣西北部灣重大基礎(chǔ)研究專項基金資助項目(2011GXNSFE018003,2012GXNSFEA053001)~~
【分類號】：P208;TP393.092
【正文快照】： 提取帶有地理標(biāo)識的微博主題,用以獲取人們社會移動模式、熱點事件時空演變和城市區(qū)域功能變化等知識,能為商業(yè)服務(wù)推薦、輿情監(jiān)控、災(zāi)害預(yù)警管理等提供有力支撐。近年來,LDA(latent dirichlet allocation)[1]以其出色的降維能力成為文本挖掘領(lǐng)域的一個熱門研究方向。但由于微

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6 高s，

本文編號：807805