本文選題：電商微博 + 熱點話題挖掘�。� 參考：《現(xiàn)代圖書情報技術》2015年11期

【摘要】：【目的】在社交營銷環(huán)境下,準確且有效地挖掘電商微博中的熱點話題。【方法】提出一種綜合模型EM-LDA對電商微博文本數(shù)據(jù)進行主題挖掘。EM-LDA綜合模型包含兩個子模型:ET-LDA模型和IT-LDA模型,前者對含有哈希標簽的微博進行主題挖掘,后者對不含有哈希標簽的微博進行主題挖掘�！窘Y果】在確定合適的主題個數(shù)之后,標準LDA模型和EM-LDA綜合模型均被用來挖掘電商微博文本數(shù)據(jù)的熱點話題,與標準LDA模型相比,EM-LDA綜合模型的熱詞挖掘準確率和有效性均較高,且能提高主題可解釋性。【局限】在ET-LDA模型中,未考慮微博聯(lián)系人之間的關聯(lián)關系,即模型中未引入用戶特征;在IT-LDA模型中沒有考慮如何處理那些既是轉發(fā)式又是對話式的電商微博�！窘Y論】EM-LDA綜合模型根據(jù)數(shù)據(jù)的特點,改進了標準LDA模型,能夠提升電商微博熱點話題識別的準確性。
[Abstract]:[objective] in the context of social marketing,Accurate and effective mining of hot topics in e-commerce Weibo. [methods] A synthesis model named EM-LDA is proposed for topic mining. EM-LDA synthesis model consists of two sub-models:: ET-LDA model and IT-LDA model.The former carries on topic mining for Weibo with hash tag, while the latter carries out topic mining for Weibo without hash tag. [results] after determining the appropriate number of topics,Both the standard LDA model and the EM-LDA synthesis model are used to mine hot topics of e-commerce Weibo text data. Compared with the standard LDA model, the EM-LDA synthesis model has higher accuracy and effectiveness of hot word mining.And can improve the theme interpretability. [limitations] in the ET-LDA model, did not take into account the relationship between Weibo contacts, that is, the model does not introduce user characteristics;The IT-LDA model does not consider how to deal with the electronic commerce Weibo, which is both forwarding and conversational. [conclusion] according to the characteristics of the data, the EM-LDA synthesis model improves the standard LDA model, which can improve the accuracy of the identification of the hot topics in the ecommerce Weibo model.
【作者單位】： 東南大學經濟管理學院;江蘇經貿職業(yè)技術學院信息技術學院;
【基金】：江蘇省高校哲學與社會科學重點項目“江蘇網絡經濟發(fā)展現(xiàn)狀與對策研究”(項目編號:2013ZDIXM017)的研究成果之一
【分類號】：TP391.1

【參考文獻】

相關期刊論文 前1條

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【共引文獻】

相關期刊論文 前2條

1 崔金棟;于圓美;王新媛;孫遙遙;;信息管理技術視角下微博研究綜述與趨勢分析[J];圖書館論壇;2015年04期

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相關博士學位論文 前1條

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【二級參考文獻】

相關期刊論文 前4條

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本文編號：1770001