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面向用户兴趣与社区关系的微博话题检测方法

刘志雄; 贾彩燕 智能系统学报 2016年第03期

摘要:微博话题检测是一种特殊形式的话题检测,传统的话题检测方法并不能取得很好的效果。提出了一种面向微博用户社区的话题检测方法。该方法首先在用户发表的微博文本上,利用LDA主题模型分析用户的兴趣分布。接着,结合微博用户关系网络与用户兴趣对用户进行社区划分,使得同一社区的用户不仅具有较稠密的链接关系,还具有相似的兴趣。然后,面向用户社区,在每个社区内部检测用户关心的话题,给出了一种面向用户社区的、融合词重要度与ε近邻图的微博话题发现方法。该算法能够有效地去除微博噪声、快速准确检测出每个用户社区内关心的话题并对话题进行热度排行。

关键词:微博社区网络文本话题

单位:北京交通大学计算机与信息技术学院; 北京100044; 北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室; 北京100044

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