面向地域流动的在线热点话题演化检测方法

摘要：

[研究目的]在线网络话题会在地域上动态流动,对其挖掘能够识别社会热点事件传播的地域变化,为舆情感知提供新方法.[研究方法]在OLDA(Online Latent Dirichlet Allocation)模型中引入位置参数r,提出了一种面向地域流动的在线话题演化识别方法(Evolutionary Identification Approach for Geographical Topic,EIAGT),该方法分别运用t-1时刻话题和话题地域遗传信息调节t时刻文本-话题和(话题,地域)-位置两个分布先验,以此提高话题地域的生成精度.再依据话题与用户位置及词汇依赖关系,混合建模t时刻文本、话题、地域、位置、词汇 5 个变量,生成[文本-话题]t、[话题-词汇]t、[(话题,地域)-位置]t三个分布矩阵.最后通过[<话题,地域>-位置]t分布识别出话题在t时间上的流行区域.[研究结论]在网络数据集上实验验证了EIAGT模型,并与其他模型进行了对比,其F均值达到了81.55%,高于其他对比模型.

关键词：在线话题、话题演化、话题模型、地域映射、地域演化、地域识别、EIAGT模型

所属期刊栏目：42

分类号：G210.7(新闻学、新闻事业)

资助基金：安徽省哲学社会科学项目AHSKQ2019D070

在线出版日期：2023-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：105-113