动态时间分布LDA的网络舆情热点词链提取研究

发布时间：2017-10-01 00:13

  本文关键词：动态时间分布LDA的网络舆情热点词链提取研究

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【摘要】：由于网络舆情文本的数据量非常大,用人工方式很难从舆情文本中发现舆情热点。利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型的文本降维及词语聚类功能,能够从海量的舆情文本中自动提取所关注的焦点主题词。但由于缺乏动态的时间分布机制,LDA难以捕捉随时间变化的热点词链。本文提出了加入动态时间层的DTD-LDA(Dynamic Time Distribution LDA)模型,增加了文档-时间和时间-主题的动态分布机制,改善了LDA主题词对时间变化的敏感性,可以有效提取迅速变化的舆情文本热点词链。实验表明,DTD-LDA相比较同类模型,在动态热点词链的提取上具有更好的准确率和召回率。
【作者单位】： 江西科技师范大学数学与计算机科学学院;
【关键词】： 网络舆情 主题模型 LDA模型 热点词链 动态时间分布
【基金】：国家自然科学基金项目(61662032) 江西省社会科学规划项目(14TQ04) 江西省教育厅科技课题(GJJ150816)
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 一、前言截至2016年6月,我国网民人数达到7.1亿,半年共计新增网民人数2132万人,半年增长率为3.1%,互联网普及率为51.7%[1]。由于利用互联网进行信息传播具有迅速、便捷的特点,人们更愿意在网络上通过多种途径发表自己对事件的观点和看法。一些热点事件在传播过程中会引起公众

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本文编号：951210