【摘 要】
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在线社交网络中日益丰富的地理位置信息为传统舆情感知、信息检索技术带来了新的思考.文中以在线社交平台Twitter为研究对象,以社交网络中地域性话题(Geographical Topic)发
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程学院,东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室（93K-9）
【基金项目】
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国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金(2013AA013503);国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2010CB328104);国家自然科学基金(61272531,61202449,61272054,61370207,61370208,61300024,61320106007,61472081);江苏省网络与信息安全重点实验室(BM2003201);江苏省科技计划项目(SBY20
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在线社交网络中日益丰富的地理位置信息为传统舆情感知、信息检索技术带来了新的思考.文中以在线社交平台Twitter为研究对象,以社交网络中地域性话题(Geographical Topic)发现为研究目标,工作主要分为社交网络话题性和地域性分析、地域性话题发现两个部分.首先,文中基于用户、位置和话题间的相互关系,阐述了社交网络用户具有地域性和话题性特征,分析了地理位置和话题对词项使用的影响,抽象出地域和话题之间的关联.其次,根据地域性话题的空间关联特征,综合考虑用户发布的文本内容和地理位置信息,按照主题模型思想构建地域性话题发现模型GTTD(Geographical Textual Topic Discovering model),将用户、话题和地理位置间存在的紧密关系同时引入话题发现框架中.最后利用吉布斯采样算法进行模型的参数估计.基于Twitter真实数据集的实验表明:文中提出的GTTD模型能有效地发现社交网络中的地域性话题,并且与LGTA、Geofolk模型对比,在困惑度(perplexity)指标上体现出优势.
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