【摘 要】
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随着互联网的高速发展，网络信息呈现爆炸性增长态势，主题演化分析能够帮助人们从海量的互联网数据中获取更有价值的信息。分析主题的演化发展轨迹有利于人们了解主题事件发生的
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,教育部过程优化与智能决策重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学青年基金(71301041,71271071)
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随着互联网的高速发展，网络信息呈现爆炸性增长态势，主题演化分析能够帮助人们从海量的互联网数据中获取更有价值的信息。分析主题的演化发展轨迹有利于人们了解主题事件发生的前因后果，并对主题事件发展趋势进行更好地预测，进而辅助管控。针对单个主题演化分析方法中阈值设定和主题漂移的问题，提出一种LDA—AP主题演化模型。该方法利用LDA模型对不同时间窗口内的新闻文本分别进行建模，得到相应的主题。利用AP聚类算法对不同时间窗口内的多个主题进行聚类，其中计算主题相似度采用加入时间衰减因子的JS散度来度量。最后对多个主题内
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