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10.3969/j.issn.1000-3428.2015.04.006

基于话题标签的微博主题挖掘

引用
随着互联网的发展,微博已成为人们获取信息的主要平台,为从海量微博中挖掘出有价值的主题信息,结合微博中的会话、转发和话题标签,将微博划分为用户兴趣、用户互动和话题微博3类,提出基于作者主题模型( ATM)的话题标签主题模型HC-ATM,使用Gibbs抽样法对模型进行推导,获取微博主题结构。在Twitter数据集上的实验结果表明,与ATM模型和基于潜在狄利克雷分布的微博生成模型相比, HC-ATM模型的主题困惑度更小、差异度更大,并且能有效挖掘出不同微博类型的主题分布。

主题挖掘、微博、社交网络、话题标签主题模型、作者主题模型

TP391(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金资助项目61033010,61272065;广东省自然科学基金资助项目S2011020001182,S2012010009311;广东省科技计划基金资助项目2011B040200007,2012A010701013。

2015-04-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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计算机工程

1000-3428

31-1289/TP

2015,(4)

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