基于主题树的微博突发话题检测

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：针对传统话题检测方法不能很好处理微博中用语不规范、随意性强、指代不明确以及存在大量网络用语的问题，提出了一种基于潜在狄利克雷分配（LDA）模型的主题树检测方法。首先，运用自然语言处理（NLP）中增大信息熵的方法将相关微博整理成一棵主题树，配合狄利克雷先验α与经验值β随主题数目动态变化的设计思想，结合该模型独特的双重概率统计模式，实现了对文本中每个词“贡献度”的统计，提前处理掉干扰信息，排除垃圾数据对话题检测的影响；然后，利用该“贡献度”作为空间向量模型（VSM）改进后的参数值计算文档间相似度来提取突发话题，达到提高突发话题检测精准度的目的。提出的基于LDA模型的主题树检测方法从F值比对与人工检测两个角度进行了相关实验，实验数据显示该算法不仅可以检测到突发话题，而且获得的结果与知网模型和TF-IDF算法相比分别高出3%、7%，且更符合人的判断逻辑。http://www.cqvip.com//QK/94832X/201408/661807892.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：cqvip HTML 大家共享 HTTP 学术交流 潜在狄利克雷分配 主题树 语义相似度 空间向量模型 话题检测