【摘 要】
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针对现有话题检测技术的不足，提出了一套适用于微博的热点话题发现方法。通过分析话题检测和微博的相关概念、特点及传播规律，对微博进行预处理和特征项的选择。利用VSM和LDA模
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针对现有话题检测技术的不足，提出了一套适用于微博的热点话题发现方法。通过分析话题检测和微博的相关概念、特点及传播规律，对微博进行预处理和特征项的选择。利用VSM和LDA模型对其进行混合建模并进行微博相似度计算，融合微博社会关系提出了SPWSR聚类算法进行热点话题发现。实验结果表明，在NIST的评价指标体系下，该方法各指标平均提高了10％到20％。
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