基于LDA模型的微博话题发现技术研究

• 作者: 朱保平 李凤岭
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 话题 图 排名 LDA模型
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 软件技术与研究
• 页码范围: 24-26,66
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 3563字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.10.006

摘要

微博中存在着数以亿计的用户，这些用户每天发布大量的信息。这些海量的微博信息给热点话题发现提出了严峻的挑战。应用LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型对微博中隐含的话题进行建模，利用话题间的共享词汇将话题构成一个无向加权图，并通过PageRank算法将话题进行排名。实验结果表明，排名后返回给用户的话题的准确性明显高于未排名的结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李凤岭	江苏食品职业技术学院信息工程系	8	31	2.0	5.0
2	朱保平	南京理工大学计算机科学与技术学院	25	250	7.0	15.0