本文關鍵詞：基于VSM和LDA模型相結(jié)合的微博話題漂移檢測

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【摘要】：針對微博話題易漂移的特點,利用向量空間模型和LDA模型進行微博話題漂移檢測.主要通過Gibbs采樣算法獲取每條微博中詞匯的概率分布,基于詞匯的概率分布進行微博間相關性度量,采用動態(tài)常數(shù)法實現(xiàn)話題邊界標識,在話題域中計算詞匯信息熵并抽取話題詞,生成話題向量空間模型,通過話題向量空間模型在離散時間序列模型下的話題詞序列比對,實現(xiàn)話題的漂移檢測.通過實驗發(fā)現(xiàn),基于VSM和LDA模型相結(jié)合的微博話題漂移檢測是一套行之有效的方法.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古電子信息職業(yè)技術學院;
【關鍵詞】： 向量空間模型 話題漂移檢測 LDA模型 微博 演化分析
【分類號】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 互聯(lián)網(wǎng)新媒體的出現(xiàn),使得互聯(lián)網(wǎng)用戶已經(jīng)由單純的“讀”網(wǎng)頁進入到“寫”網(wǎng)頁、“共同建設”互聯(lián)網(wǎng)階段,并由被動地接收互聯(lián)網(wǎng)信息邁入主動創(chuàng)造互聯(lián)網(wǎng)信息階段.因此,互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生了海量的用戶生成內(nèi)容(user generated content,UGC),尤其是微博的興起.由于微博消息發(fā)布及時性、

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本文編號：824298