面向用户兴趣与社区关系的微博话题检测方法

摘要：

微博话题检测是一种特殊形式的话题检测，传统的话题检测方法并不能取得很好的效果。提出了一种面向微博用户社区的话题检测方法。该方法首先在用户发表的微博文本上，利用LDA主题模型分析用户的兴趣分布。接着，结合微博用户关系网络与用户兴趣对用户进行社区划分，使得同一社区的用户不仅具有较稠密的链接关系，还具有相似的兴趣。然后，面向用户社区，在每个社区内部检测用户关心的话题，给出了一种面向用户社区的、融合词重要度与ε近邻图的微博话题发现方法。该算法能够有效地去除微博噪声、快速准确检测出每个用户社区内关心的话题并对话题进行热度排行。

关键词：微博、社区、网络、文本、话题、兴趣、噪声、主题

所属期刊栏目：11

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金面上项目61473030;中央高校基本科研业务专项基金项目2014JBM031．

在线出版日期：2016-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：294-300