【摘 要】
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随着微博这一新兴社交媒体的广泛应用，以微博为背景的相关研究不断涌现，其中基于微博的话题检测是当前研究的热点之一。结合微博文本的相关特点，文中提出了一种基于LDA模型和多
【机 构】
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太原科技大学电子信息学院,北京信息科技大学智能信息处理研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61370139);北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目(IDHT20130519);北京市教委专项基金(PXM2013_014224_000042;PXM2014_014224_000067)
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随着微博这一新兴社交媒体的广泛应用，以微博为背景的相关研究不断涌现，其中基于微博的话题检测是当前研究的热点之一。结合微博文本的相关特点，文中提出了一种基于LDA模型和多层聚类的微博话题检测方法。首先，通过LDA模型对微博数据建模并提取特征；其次，利用改进的Single-Pass聚类和层次聚类对微博数据进行聚类，从而发现热点话题。通过在大规模微博数据上进行话题检测实验，通过LDA建模比通过TF-IDF进行特征选择和权重计算效果好；改进的Single—Pass聚类能够处理第一遍Single—Pass聚类未处理
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