CGRMB-LDA:面向隐式微博的主题挖掘

李继云; 黄昀; 陈捷

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CGRMB-LDA:面向隐式微博的主题挖掘

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由于微博文本短、词量少、语法风格随意的特点,因此微博中包含大量因缺少主题词汇而无法分析话题归属的微博,即隐式微博。提出改进的基于LDA的生成模型考虑评论组和转发微博的CGRMB-LDA模型,利用微博间评论关系、转发关系和上下文关系扩展隐式微博,明确隐式微博的主题归属,采用吉布斯采样的方法来求解模型从而得到主题集和微博所属主题。在真实数据集上的实验表明,CGRMB-LDA模型能有效地对微博特别是隐式微博进行主题挖掘。

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来源
《计算机应用》 |2016年第a01期|67-71|共5页
作者
李继云; 黄昀; 陈捷;
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作者单位

东华大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
微博; 主题挖掘; 评论组; 转发微博; 潜在Dirichlet分配; 隐式微博;

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