基于改进的LDA主题模型的微博用户聚类研究

发布时间：2017-12-13 15:31

  本文关键词：基于改进的LDA主题模型的微博用户聚类研究

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【摘要】：大规模文档集中潜藏的语义信息一般可以用潜在狄利克雷(LDA)主题模型识别,因为微博短文本语义稀疏,所以在微博短文本聚类中的应用并不理想。利用传统的潜在狄利克雷分布的主题模型来给微博建模,得到的微博用户分布并不直观,通过改进的LDA模型将用户表示为主题概率向量,不仅能够充分地挖掘文本隐藏的语义信息,同时能够直观地呈现用户的主题分布。提出基于密度区域划分的K-means算法对微博用户进行聚类。使用真实的微博数据集进行验证,与传统的K-means聚类方法对比,采用该方法对微博用户的聚类能够有较明显的提高。
【作者单位】： 北京信息科技大学计算机学院;北京拓尔思信息技术股份有限公司;
【基金】：国家自然科学基金项目“网页内容真实性评价研究”(项目编号:61171159) 北京市发改委项目“异构大数据分析挖掘整合技术北京市工程实验室创新能力建设项目”的成果
【分类号】：TP391.1;G206
【正文快照】： 随着互联网的不断发展,特别是最近10年,Web 2.0的到来标志着社交网络的兴起,每天在Facebook、Twitter、微信以及微博上产生的数据呈几何指数增长,这些信息中很大一部分都是垃圾或者冗余无用信息,如何通过一种有效的手段精准地发现、组织和利用这些社交网络海量短文本背后隐含

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本文编号：1285696