【摘 要】
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微博数据的实时、大规模、短文本以及富含噪声等特征为话题检测带来新的挑战,传统向量空模型（VSM）表示文本无法很好地对其进行建模。基于此,提出一种基于主题模型的微博话题检
【机 构】
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中南林业科技大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（No.61304208）,湖南省自然科学基金资助项目（No.13JJ2031）,中南林业科技大学青年科学研究基金资助项目（No.QJ2012009A）
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微博数据的实时、大规模、短文本以及富含噪声等特征为话题检测带来新的挑战,传统向量空模型（VSM）表示文本无法很好地对其进行建模。基于此,提出一种基于主题模型的微博话题检测算法。首先,对微博数据构建文档词条矩阵和词语关联矩阵来提取主题词;然后,对主题词进行聚类,得到主题模型;最后,利用文本与主题模型相互匹配实现文本聚类,从而达到话题检测的目的。实验结果表示,该算法能有效地进行话题聚类并检测出话题,在最佳参数组合条件下,其各类别的平均F值达到95%以上。
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