資料介紹
針對目前基于主題模型的微博短文本熱點話題發(fā)現(xiàn)存在特征稀疏、高維度以及需要人工指定主題數(shù)目等問題,提出一種基于改進(jìn)突發(fā)詞對主題模型( bursty biterm topic model,BBTM)的熱點話題發(fā)現(xiàn)方法( hot topic- hot biterm topic model, H-HBTM)。首先,利用詞的突發(fā)概率進(jìn)行特征選擇,過濾非突發(fā)詞。其次結(jié)合微博文本的突發(fā)特性和傳播特性計算微博詞對的熱值突發(fā)概率,將熱值突發(fā)概率作為BBIM的先驗概率。最后,利用基于密度的方法自適應(yīng)選擇BBIM的最優(yōu)話題數(shù)目,確定最優(yōu)BBTM,實現(xiàn)熱點話題發(fā)現(xiàn)。在真實微博數(shù)據(jù)集上的實驗表明,H-HBIM可以在不需要預(yù)先設(shè)定主題數(shù)目的情況下,自動發(fā)現(xiàn)最優(yōu)話題模型并且H-HBTM發(fā)現(xiàn)的熱點話題的質(zhì)量高于基于BBTM、詞對主題模型以及潛在狄立克雷分配的方法。
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