面向用户兴趣与社区关系的微博话题检测方法

• 作者: 刘志雄 贾彩燕
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 社区 网络 文本 话题 兴趣 噪声 主题
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 294-300
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 字数: 6223字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201603341

摘要

微博话题检测是一种特殊形式的话题检测，传统的话题检测方法并不能取得很好的效果。提出了一种面向微博用户社区的话题检测方法。该方法首先在用户发表的微博文本上，利用LDA主题模型分析用户的兴趣分布。接着，结合微博用户关系网络与用户兴趣对用户进行社区划分，使得同一社区的用户不仅具有较稠密的链接关系，还具有相似的兴趣。然后，面向用户社区，在每个社区内部检测用户关心的话题，给出了一种面向用户社区的、融合词重要度与ε近邻图的微博话题发现方法。该算法能够有效地去除微博噪声、快速准确检测出每个用户社区内关心的话题并对话题进行热度排行。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾彩燕	北京交通大学计算机与信息技术学院	23	180	9.0	12.0
5	刘志雄	北京交通大学计算机与信息技术学院	1	5	1.0	1.0