【摘 要】
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[目的／意义]为了弥补LDA模型建模过程中未考虑到网络文本中文档关注度和质量度这一因素，并增强结果的语义可解释性和主题表示能力，文章提出了一种热度加权的HLDA—IDF的网络文本
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于演化本体的网络舆情自适应跟踪方法研究”(项目编号:71373123);江苏高校哲学社会科学研究重点项目“基于超网络的江苏教育微博舆情多元意见演化模型及应用研究”(项目编号:2015ZDIXM007);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目“社交网络上的舆情传播模型及控制策略研究”(项目编号:KYZZ15_0104)的成果
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[目的／意义]为了弥补LDA模型建模过程中未考虑到网络文本中文档关注度和质量度这一因素，并增强结果的语义可解释性和主题表示能力，文章提出了一种热度加权的HLDA—IDF的网络文本主题挖掘模型。[方法／过程]本文首先是给出了较为准确的热度定义，并对LDA模型进行热度加权，构建出了HLDA模型，再依据词汇的主题表示能力存在差异这一实际情况，引入TF—IDF算法并改进，构建出HLDA—IDF模型，最后利用实际论坛数据进行实验验证。[结果／结论]实验结果表明该模型的结果语义可解释性和主题表示能力较强。
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