结合互信息和主题模型的微博话题发现方法

发布时间：2018-04-18 09:06

  本文选题：词共现矩阵 + 对称非负矩阵分解　； 参考：《计算机工程与应用》2016年06期

【摘要】：为了解决短文本信息流的特征稀疏性对热点话题发现带来的挑战,提出了结合词语互信息和概率主题模型的微博热点话题发现方法。通过建立词共现矩阵并应用对称非负矩阵分解算法获取词项-主题矩阵,再利用概率潜在语义分析模型进行主题发现,最终通过定义微博热度分析和排序,有效地支持微博热点话题发现。实验表明,此方法能有效地进行话题聚类并检测出热点话题。
[Abstract]:In order to solve the challenge of feature sparsity of short text information flow to hot topic discovery, a method of Weibo hot topic discovery based on word mutual information and probabilistic topic model is proposed.By establishing word co-occurrence matrix and applying symmetric non-negative matrix decomposition algorithm to obtain word item-topic matrix, and then using probabilistic latent semantic analysis model to discover topic, finally, by defining Weibo heat degree analysis and ranking.Effectively support Weibo hot topic discovery.Experiments show that this method can effectively cluster and detect hot topics.
【作者单位】： 西北师范大学计算机科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61163039,No.61363058) 甘肃省教育厅项目(No.2013A-016)
【分类号】：TP391.1;TP393.092

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本文编号：1767698