专业社交媒体中的主题图谱构建方法研究——以汽车论坛为例

摘要：

专业社交媒体中主题图谱的内容包括论坛中的主题及主题之间的关系,其具有挖掘专业产品创新方向、构建专业知识索引等重要应用价值.本文基于深度学习技术与文本挖掘技术,提出了专业社交媒体中的主题图谱构建方法.首先,使用专业社交媒体中的文本训练Skip-Gram模型,利用该模型的隐藏层权重与模型输出的预测结果,分别获取词语间的语义相似度与上下文关联度.其次,基于该语义相似度与上下文关联度,对已有领域种子本体词汇进行扩充,将语义相似或上下文相邻近的词汇纳入本体词汇,为主题抽取提供高质量的领域词汇.然后,基于扩充的专业本体词汇,使用结合本体词汇的LDA主题模型从专业社交媒体文本中抽取主题与主题词.最后,利用语义相似度与上下文关联度,定义关联度权重,通过图模型与谱聚类,获取主题间与主题词的关联关系与层次结构.本文使用汽车论坛语料进行主题图谱生成实验.实验结果表明,本文方法获取的主题词纯净度相比单独使用LDA模型提升了20.2％,且能够清晰合理地展现主题之间的关系.

关键词：专业社交媒体、主题图谱、Skip-Gram模型、LDA主题模型、图模型

所属期刊栏目：39

资助基金：国家自然科学基金面上项目"社交媒体中用户创新价值度测量模型及互动创新管理方法研究";同济大学基本科研业务费专项资金项目"基于大数据的社交网络传播机理与模型研究"

在线出版日期：2020-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：68-80