论文部分内容阅读
微博具有长度短、实时传播、结构复杂以及变形词多等特点,传统的向量空间模型(VSM)文本表示方法和隐含语义分析(LSA)无法很好的对其进行建模。提出了一种基于概率潜在语义分析(pLSA)和 K 均值聚类(Kmeans)的二阶段聚类算法,此外通过定义微博热度分析和排序,有效地支持微博热点话题发现。实验表明,此方法能有效地进行话题聚类并检测出热点话题。