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面向微博热点话题的改进BBTM模型

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:4.90 MB | 2021-06-09

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　　针对目前基于主题模型的微博短文本热点话题发现存在特征稀疏、高维度以及需要人工指定主题数目等问题，提出一种基于改进突发词对主题模型（ bursty biterm topic model，BBTM）的热点话题发现方法（ hot topic- hot biterm topic model， H-HBTM）。首先，利用词的突发概率进行特征选择，过滤非突发词。其次结合微博文本的突发特性和传播特性计算微博词对的热值突发概率，将热值突发概率作为BBIM的先验概率。最后，利用基于密度的方法自适应选择BBIM的最优话题数目，确定最优BBTM，实现热点话题发现。在真实微博数据集上的实验表明，H-HBIM可以在不需要预先设定主题数目的情况下，自动发现最优话题模型并且H-HBTM发现的热点话题的质量高于基于BBTM、词对主题模型以及潜在狄立克雷分配的方法。

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