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LDA模型对长文本聚类有优势。将微博文本按一定规则构建长文本,根据文本中隐含的丰富语义信息,将SVM模型与LDA模型相结合,利用K-Means算法聚类。实验结果表明,SVM和LDA相结合的模型,明显提高了聚类质量和稳定性。
基于主题模型的网络微博舆情分析
【摘 要】
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LDA模型对长文本聚类有优势。将微博文本按一定规则构建长文本,根据文本中隐含的丰富语义信息,将SVM模型与LDA模型相结合,利用K-Means算法聚类。实验结果表明,SVM和LDA相结合
【机 构】
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淮阴工学院计算机与软件工程学院
【出 处】
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软件导刊
【发表日期】
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2016年5期
【基金项目】
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江苏高校哲学社会科学研究项目（2015SJD702）, 江苏省大学生重点创新项目（201511049012Z）
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