基于HLDA-IDF模型的网络文本主题挖掘研究

陈斌; 马静

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基于HLDA-IDF模型的网络文本主题挖掘研究

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[目的/意义]为了弥补LDA模型建模过程中未考虑到网络文本中文档关注度和质量度这一因素,并增强结果的语义可解释性和主题表示能力,文章提出了一种热度加权的HLDA-IDF的网络文本主题挖掘模型.[方法/过程]本文首先是给出了较为准确的热度定义,并对LDA模型进行热度加权,构建出了HLDA模型,再依据词汇的主题表示能力存在差异这一实际情况,引入TF-IDF算法并改进,构建出HLDA-IDF模型,最后利用实际论坛数据进行实验验证.[结果/结论]实验结果表明该模型的结果语义可解释性和主题表示能力较强.

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来源
《情报理论与实践》 |2017年第10期|117-122144|共7页
作者
陈斌; 马静;
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作者单位

南京航空航天大学经济与管理学院;

江苏南京 211106;

南京航空航天大学经济与管理学院;

江苏南京 211106;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
热度; 模型; 主题挖掘; 网络文本; 文本挖掘;

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