基于LDA模型和AP聚类的主题演化分析OACSTPCD
Topic Evolution Analysis Based on LDA Model and AP Clustering
随着互联网的高速发展，网络信息呈现爆炸性增长态势，主题演化分析能够帮助人们从海量的互联网数据中获取更有价值的信息。分析主题的演化发展轨迹有利于人们了解主题事件发生的前因后果，并对主题事件发展趋势进行更好地预测，进而辅助管控。针对单个主题演化分析方法中阈值设定和主题漂移的问题，提出一种LDA-AP主题演化模型。该方法利用LDA模型对不同时间窗口内的新闻文本分别进行建模，得到相应的主题。利用AP聚类算法对不同时间窗口内的多个主题进行聚类，其中计算主题…查看全部>>
With the rapid development of Internet,the network information presents explosive growth,and the topic evolution analysis can help people get more valuable information from the massive Internet data. Evolutionary trajectory analysis of the topic is helpful for peo-ple to understand the antecedents and consequences of the event and to better predict the development trend of theme events,assistance of control. Aiming at the problem of threshold setting a…查看全部>>
倪丽萍;刘小军;马驰宇
合肥工业大学 管理学院，安徽 合肥 230009 教育部过程优化与智能决策重点实验室，安徽 合肥 230009合肥工业大学 管理学院，安徽 合肥 230009
信息技术与安全科学
多主题演化时间窗口LDA模型AP聚类算法JS散度
multiple topic evolutiontime windowLDA modelAP clustering algorithmJS distance
《计算机技术与发展》 2016 (12)
6-11,6
国家自然科学青年基金(71301041,71271071)
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