基于热度矩阵的微博热点话题发现

摘要：

现有微博热点话题发现模型对微博数量规模较敏感,发现速度较慢.为此,提出一种基于热度矩阵的主题模型.通过热度矩阵获取各潜在主题的热度和主题-词概率分布,并以词间的共有热度来挖掘其语义关系,进而准确识别数据中的热点话题及热点词汇.在真实微博数据上的实验结果表明,与潜在狄利克雷分布模型相比,该模型的效率和准确率较高,发现的热点话题与实时事件保持一致,具有较好的热点识别效果.

关键词：热度矩阵、主题模型、微博、话题发现、文本挖掘

所属期刊栏目：43

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金重点项目U1135005

在线出版日期：2017-05-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：57-62