微博用户兴趣主题抽取方法

摘要：

根据社交媒体短文本特征改进了词袋模型,利用特征之间的语义关系提出了语义表示模型,采用句子中特征先后顺序构建了次序图模型,在此基础上引入时间因素,提出了基于Single-Pass算法的用户兴趣主题模型用于抽取微博用户关注的话题.实验结果表明,该方法的FM、AA和F指标相比FSC-LDA方法分别提高了200.40％、46.50％、80.05％.

关键词：兴趣抽取、微博、Single-Pass、文本聚类、主题模型

所属期刊栏目：47

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61433014,61673085;中央高校基本科研业务费专项资金ZYGX2014Z002

在线出版日期：2018-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：633-640