本文關(guān)鍵詞： 微博 短文本 主題挖掘 LDA模型 增量聚類　出處：《圖書情報(bào)工作》2012年24期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了彌補(bǔ)目前微博平臺主題挖掘方法的不足,兼顧到微博信息的稀疏性、多維性、海量性等特點(diǎn),提出根據(jù)微博信息特點(diǎn)進(jìn)行有針對性的預(yù)處理后,使用基于先驗(yàn)概率的潛在語義分析模型LDA(Latent Dirichlet Alloca-tion)進(jìn)行微博主題挖掘,并在LDA建模的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)文本增量聚類算法,進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)主題結(jié)構(gòu)的識別,從而使用戶更好地理解主題及其結(jié)構(gòu)。通過在真實(shí)微博數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn),證明該模型能有效進(jìn)行主題挖掘和主題結(jié)構(gòu)的識別。
[Abstract]:In order to make up for the deficiency of the current method of topic mining of Weibo platform, and to take into account the characteristics of the sparsity, multi-dimension and magnanimity of Weibo information, it is proposed that after the targeted preprocessing is carried out according to the characteristics of Weibo information, Based on the priori probabilistic latent semantic analysis model LDA(Latent Dirichlet Alloca-tion, Weibo topic mining is carried out, and on the basis of LDA modeling, a text incremental clustering algorithm is designed to further realize the recognition of topic structure. Through experiments on real Weibo data set, it is proved that the model can be used effectively for topic mining and topic structure recognition.
【作者單位】： 武漢大學(xué)信息資源研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目“社會化媒體集成檢索與語義分析方法研究”(項(xiàng)目編號:71273194) 教育部人文社會科學(xué)重點(diǎn)研究基地重大項(xiàng)目“面向決策的企業(yè)信息資源集成研究”(項(xiàng)目編號:2009JJD870002)研究成果之一
【分類號】：H030;G206

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1511373