【摘 要】
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由于微博跟现实生活有着密不可分的联系，微博的话题聚类可以发掘人们所关注的话题，有利于引导公众舆情。由于传统的文本聚类方法主要适用于长文本，LDA（Latent Dirichlet Allocati
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61262074);广西可信软件重点实验室课题;广西高校优秀人才资助计划(桂教人201065);桂林电子科技大学计算机软件创新团队项目;桂林电子科技大学研究生创新项目(YJCXS201542)
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由于微博跟现实生活有着密不可分的联系，微博的话题聚类可以发掘人们所关注的话题，有利于引导公众舆情。由于传统的文本聚类方法主要适用于长文本，LDA（Latent Dirichlet Allocation）话题模型是一个比较成熟也比较全面的话题聚类方法，实验中利用LDA模型来发掘当前公众讨论的热点话题，提出一种文本关联词算法。利用LDA得到的关键词进行聚类分析，也可以对LDA话题聚类后的结果进行优化调整，得到的结果与标注数据集进行对比分析，实验结果证明该算法能够提高聚类的正确率、召回率和F值。
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