基于增量主题模型的微博在线事件分析

• 作者: 王博 马慧芳
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 用户关系 话题检测与追踪 主题模型 自适应 增量概率 增量算法
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 191-196
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6988字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.03.038

摘要

为更好地利用微博结构化社会网络方面的信息,提出一种基于增量主题模型的微博在线事件分析算法.通过设计增量过程,保留已有的训练信息,采用自适应非对称学习算法融入新微博内容与用户关系.实验结果表明,该算法可在短暂的时间内建模,并有效提高事件分析的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马慧芳	西北师范大学计算机科学与工程学院	59	520	12.0	21.0
2	王博	解放军南京政治学院上海校区军事信息管理系	4	13	1.0	3.0