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王盼

作品数：1 被引量：2H指数：1
供职机构：华南师范大学计算机学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇社交
  • 1篇社交网
  • 1篇社交网络
  • 1篇主题挖掘
  • 1篇网络
  • 1篇文本分类
  • 1篇LDA
  • 1篇LDA模型

机构

  • 1篇华南师范大学

作者

  • 1篇庞雄文
  • 1篇王盼

传媒

  • 1篇计算机科学

年份

  • 1篇2017
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于MRT-LDA模型的微博文本分类被引量：2
2017年
微博的广泛使用产生了大量微博数据,这些数据中包含有大量有价值的信息。然而由于微博信息的文本内容简短且其本身带有一些结构化的社会网络方面的信息,传统的主题模型建模方法并不能十分有效地处理微博信息。根据微博信息的特点,提出一个基于Latent Dirichlet Allocation(LDA)的微博生成模型MRT-LDA,利用微博之间的转发、对话、支持(赞)和评论等关系来计算微博之间的相关性,综合考虑微博之间的相关性和同一用户微博信息间的关系,来辅助对微博的主题进行挖掘。采用吉布斯抽样法对模型进行推导,结果表明该模型能有效地对微博数据进行文本挖掘。
庞雄文万本帅王盼
关键词：主题挖掘LDA社交网络
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