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题名改进在线词对主题模型的微博热点话题演化
被引量：3
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作者
吴迪
张梦甜
生龙
黄竹韵
顾明星
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机构
河北工程大学信息与电气工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第24期179-184,共6页
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基金
国家重点研发计划“科技冬奥”重点专项子课题(2018YFF0301004-02)
河北省自然科学基金(F2020402003,F2019402428)
河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2018087)。
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文摘
话题演化分析是舆情监控的研究热点之一,面向微博热点话题进行演化分析,对于网络用户以及网络监管部门都有很重要的现实意义。针对在线词对主题模型(On-line Biterm Topic Model,OBTM)新旧主题混合、冗余词概率相对较高的问题,对OBTM进行改进,提出基于话题标签和先验参数的OBTM模型(Topic Labels and Prior Parameters OBTM,LPOBTM)。根据微博热点话题的话题标签,将微博文本集区分为含话题标签和不含话题标签的两类数据集,并设置不同的文档-主题先验参数;在前一时间片文档-主题概率分布的基础上,借鉴Sigmod函数对所有主题进行强度排名,从而优化当前时间片上主题-词分布的先验参数计算方法。实验结果表明,LPOBTM能够更准确地描述话题的内容演化情况,并且有更低的模型困惑度。
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关键词
话题标签
先验参数
主题强度排名
在线词对主题模型
微博热点话题演化
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Keywords
topic label
prior parameter
topic intensity ranking
on-line biterm topic model(obtm)
microblog hot topic evolution
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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