基于主题聚簇评价的论坛热点话题挖掘

摘要：

热点话题挖掘是舆情监控的重要技术基础.针对现有的论坛热点话题挖掘方法没有解决数据中词汇噪声较多且热度评价方式单一的问题,提出一种基于主题聚簇评价的热点话题挖掘方法.采用潜在狄里克雷分配主题模型对论坛文本数据建模,对映射到主题空间的文档集去除主题噪声后用优化聚类中心选择的K-means++算法进行聚类,最后从主题突发度、主题纯净度和聚簇关注度三个方面对聚簇进行评价.通过实验分析得出主题噪声阈值设置为0.75,聚类中心数设置为50时,可以使聚类质量与聚类速度达到最优.真实数据集上的测试结果表明该方法可以有效地将聚簇按出现热点话题的可能性排序.最后设计了热点话题的展示方法.

关键词：潜在狄里克雷分配、主题模型、K-means++聚类、聚簇评价、热点话题

所属期刊栏目：33

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑计划课题项目2012BAH18B05

在线出版日期：2013-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3071-3075