面向短文本的动态聚类方法研究

来源 :贵州大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户：YY_SQYZ

【摘要】

：

随着网络社交媒体平台和移动互联网设备的日益普及,新浪微博、Twitter等社交软件在人们日常生活中的使用也越来越广泛。互联网用户每天都产生亿级的文本数据通过这些软件进行传播,这些文本字数少且特征随着时间发生改变,被称为短文本动态数据流。海量短文本数据流的聚类分析对于舆论导向分析、新闻热门话题追踪以及个性化用户兴趣挖掘等具有重要意义。由于短文本的内容长度受限,存在数据特征稀疏问题,同时对于时变文本数

【作者】

：

朱映雪

【出处】

：

贵州大学

【发表日期】

：

2019年01期

【关键词】

：

短文本主题模型动态聚类主题继承性 DDMM模型 DCTM模型

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