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基于LDA模型的微博话题发现技术研究

李凤岭 朱保平

计算机应用与软件Issue(10):24-26,66,4.
计算机应用与软件Issue(10):24-26,66,4.DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2014.10.006

基于LDA模型的微博话题发现技术研究

ON LDA-BASED MICROBLOGGING TOPIC DETECTION

李凤岭 1朱保平2

作者信息

  • 1. 江苏食品职业技术学院信息工程系 江苏 淮安223000
  • 2. 南京理工大学计算机科学与技术学院 江苏 南京215000
  • 折叠

摘要

Abstract

There are tens of millions of users in microblogging,and they publish massive messages every day.These massive microblogging messages impose severe challenge to hot topics detection.In this paper we model the concealed topics in microblogging with LDA (latent Dirichlet Allocation)model,form the topics as an undirected weighted graph by utilising the sharing words among the topics, and rank the topics in the graph with PageRank algorithm.Experimental results show that the topics returned to users after the PageRank ranking is more accurate than that of non-ranking.

关键词

微博/话题//排名/LDA模型

Key words

Microblogging/Topic/Graph/Ranking/Latent Dirichlet allocation model

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

李凤岭,朱保平..基于LDA模型的微博话题发现技术研究[J].计算机应用与软件,2014,(10):24-26,66,4.

基金项目

江苏省自然科学基金项目(3202uj221)。 ()

计算机应用与软件

OACSCDCSTPCD

1000-386X

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