【摘 要】
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[目的]挖掘网络话题的地域分布,为舆情管控和社会管理提供决策依据.[方法]通过引入网络签到功能,将用户评论的位置参数引入到LDA模型中,提出一种面向地域的网络话题识别模型(
【机 构】
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蚌埠医学院卫生管理学院 蚌埠233030;中国科学技术大学计算机科学与技术学院 合肥230027;蚌埠医学院卫生管理学院 蚌埠233030;
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[目的]挖掘网络话题的地域分布,为舆情管控和社会管理提供决策依据.[方法]通过引入网络签到功能,将用户评论的位置参数引入到LDA模型中,提出一种面向地域的网络话题识别模型(Regional Oriented Latent Dirichlet Allocation,RO-LDA).该模型将每个文本词都打上位置标签,联合建模文本、话题、位置和词汇,生成文本-话题、话题-特征词和(话题,地域)-位置三个分布矩阵.通过话题-特征词分布识别出网络话题,再通过(话题,地域)-位置分布识别出话题的流行区域.[结果]在真实数据集上验证RO-LDA模型,F值达80.05％,高于其他对比模型.[局限]文本位置标签的概化由人工设定,标签概化范围的大小对话题的地域识别精度具有一定程度的影响.[结论]将位置参数和LDA模型融合,实现了话题地域特征识别,为话题的线下挖掘提供了新思路.
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