基于VSM和LDA模型相结合的微博话题漂移检测

发布时间：2017-09-10 02:46

  本文关键词：基于VSM和LDA模型相结合的微博话题漂移检测

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【摘要】：针对微博话题易漂移的特点,利用向量空间模型和LDA模型进行微博话题漂移检测.主要通过Gibbs采样算法获取每条微博中词汇的概率分布,基于词汇的概率分布进行微博间相关性度量,采用动态常数法实现话题边界标识,在话题域中计算词汇信息熵并抽取话题词,生成话题向量空间模型,通过话题向量空间模型在离散时间序列模型下的话题词序列比对,实现话题的漂移检测.通过实验发现,基于VSM和LDA模型相结合的微博话题漂移检测是一套行之有效的方法.
【作者单位】： 内蒙古电子信息职业技术学院;
【关键词】： 向量空间模型 话题漂移检测 LDA模型 微博 演化分析
【分类号】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 互联网新媒体的出现,使得互联网用户已经由单纯的“读”网页进入到“写”网页、“共同建设”互联网阶段,并由被动地接收互联网信息迈入主动创造互联网信息阶段.因此,互联网上产生了海量的用户生成内容(user generated content,UGC),尤其是微博的兴起.由于微博消息发布及时性、

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本文编号：824298