基于时空主题模型的微博主题提取

发布时间：2017-09-07 06:01

  本文关键词：基于时空主题模型的微博主题提取

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【摘要】：已有地理主题模型没有考虑不同区域对微博主题影响程度的差异性,同时他们将时间要素离散化,难以得到连续时间上的微博主题强度。提出了一种顾及连续时间及区域影响力因素的时空主题模型。该方法将城市划分为多个区域,依据各兴趣点类型及数量对区域赋予权重以表达区域社会功能对微博主题的影响程度,基于稀疏增量式生成模型表达微博主题分布,利用Beta分布描述主题在连续时间中的强度,最终通过Gibbs采样得到时空主题模型各参数。实验表明,本文方法能发现连续时间上微博主题的演变,与已有地理主题模型相比,能更加准确地提取微博主题。
【作者单位】： 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;广西师范学院北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室;广西师范学院资源环境科学学院;武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室;
【关键词】： 地理主题模型 微博主题挖掘 时空分布 时空推理
【基金】：国家863计划资助项目(2013AA12A203,2011AA010502) 国家科技支撑计划资助项目(2012BAH35B03) 广西北部湾重大基础研究专项基金资助项目(2011GXNSFE018003,2012GXNSFEA053001)~~
【分类号】：P208;TP393.092
【正文快照】： 提取带有地理标识的微博主题,用以获取人们社会移动模式、热点事件时空演变和城市区域功能变化等知识,能为商业服务推荐、舆情监控、灾害预警管理等提供有力支撑。近年来,LDA(latent dirichlet allocation)[1]以其出色的降维能力成为文本挖掘领域的一个热门研究方向。但由于微

【参考文献】

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本文编号：807805