【摘 要】
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针对微博文本数量增加速度快、信息量繁杂等问题，将LDA模型应用到热点话题的挖掘中，构建出微博热点话题的识别过程。首先应用LDA模型对微博语料库进行主题建模，采用困惑度方法确
【机 构】
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宿州学院信息工程学院,宿州学院智能信息处理实验室
【基金项目】
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宿州学院校级科研平台开放课题项目“问答社区中基于LDA的问题推荐机制研究”(2013YKF14);安徽省大学生创新创业训练计划项目“基于微博的网络舆情挖掘研究”(AH201310379082);安徽省大学生创新创业训练计划项目“改进的BP神经网络在ERP实施风险评价中的应用”(AH201310379078);安徽省高校省级自然科学研究项目“基于本体的直搜索研究及应用”(KJ2012Z395)
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针对微博文本数量增加速度快、信息量繁杂等问题，将LDA模型应用到热点话题的挖掘中，构建出微博热点话题的识别过程。首先应用LDA模型对微博语料库进行主题建模，采用困惑度方法确定最佳主题个数．通过Gibbs抽样算法实现参数推理，获得语料库的主题一词汇概率分布和文本一主题概率分布，在此基础上计算并识别出微博中的热点话题、热点词汇和热点话题微博。实验结果显示该模型与人工挑选的结果基本一致．表明该模型具有较好的热点识别效果。
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