面向地域的网络话题识别方法

刘玉文; 王凯

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面向地域的网络话题识别方法

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【目的】挖掘网络话题的地域分布,为舆情管控和社会管理提供决策依据。【方法】通过引入网络签到功能,将用户评论的位置参数引入到LDA模型中,提出一种面向地域的网络话题识别模型（Regional Oriented Latent Dirichlet Allocation,RO-LDA）。该模型将每个文本词都打上位置标签,联合建模文本、话题、位置和词汇,生成文本-话题、话题-特征词和（话题,地域）-位置三个分布矩阵。通过话题-特征词分布识别出网络话题,再通过（话题,地域）-位置分布识别出话题的流行区域。【结果】在真实数据集上验证RO-LDA模型,F值达80.05%,高于其他对比模型。【局限】文本位置标签的概化由人工设定,标签概化范围的大小对话题的地域识别精度具有一定程度的影响。【结论】将位置参数和LDA模型融合,实现了话题地域特征识别,为话题的线下挖掘提供了新思路。

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来源
《现代图书情报技术》 |2020年第z1期|173-181|共9页
作者
刘玉文; 王凯;
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作者单位

1. 蚌埠医学院卫生管理学院 2. 中国科学技术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
地域; 网络话题; 热点事件; RO-LDA模型; 话题识别;

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