面向在线社交网络用户生成内容的饮食话题发现研究

发布时间：2017-07-26 16:25

  本文关键词：面向在线社交网络用户生成内容的饮食话题发现研究

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【摘要】：【目的】通过大规模文本聚类技术进行话题检测,并自动拣选优质话题。【方法】以新浪微博上与饮食相关的微博内容为数据源,结合文本聚类与深度学习知识进行话题检测。通过匹配微博发布的月份,将微博划分为四季微博;使用向量空间模型和文本聚类方法,对不同季节的微博进行话题检测,获得候选话题;结合深度学习知识,提出主题覆盖率概念,用以自动评价话题质量,去除低质量话题。【结果】基于主题覆盖率的话题筛选结果符合人工拣选预期,抽取获得主题覆盖率高于0.5的优质话题。【局限】话题检测质量的评价主要以定性评价为主。【结论】通过计算主题覆盖率来自动选择优质话题,该方法效率高,通用性强,获得的话题便于理解,较好地揭示了四季中饮食微博的话题分布。
【作者单位】： 南京理工大学经济管理学院;杭州师范大学阿里巴巴复杂科学研究中心;江苏省数据工程与知识服务重点实验室(南京大学);
【关键词】： 话题检测 用户生成内容 主题覆盖率 饮食挖掘
【基金】：国家社会科学基金项目“在线社交网络中基于用户的知识组织模式研究”(项目编号:14BTQ033);国家社会科学基金重点项目“大数据环境下社会舆情与决策支持方法体系研究”(项目编号:14AZD084) 江苏省普通高校研究生科研创新(实践)计划项目“基于社交媒体的多粒度电影评论挖掘研究”(项目编号:SJLX15_0166)的研究成果之一
【分类号】：TP391.1;G206
【正文快照】： 1引言 Web2.0理念和技术的发展,带动了社交媒体的迅速发展。多种多样的社交平台,为用户之间的交流提供了极大的便捷。越来越多的人通过社交网络分享自己对事物的观点。与此同时,随着生活水平的提高,人们对饮食的关注日益增加,人们在社交网络上分享美食、推荐菜谱、探讨饮食功

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本文编号：577304