基于节点重要性的 LDA 社会网络话题模型研究

• 作者: 叶娟 陈启买
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: LDA 话题模型 社会网络 流行性组件
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 693-695
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.03.013

摘要

在社会网络话题模型中，一些频繁出现的单词往往出现在不同的话题中。用户对这些单词感兴趣，因而分析时不能省略，这给话题分析带来了严重的挑战。为了解决这一问题，对话题模型中的节点流行性进行建模，提出了一种考虑节点重要性的 LDA（latent Dirichlet allocation）社会网络话题模型。在该模型中，提出了流行性组件的概念，并提出了一种包含了流行性组件的扩展话题模型。通过实验结果表明，提出的包含流行性组件的扩展话题模型具有更好的预测能力，其预测结果的准确性明显优于现有的相关研究。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈启买	华南师范大学计算机学院	66	542	14.0	19.0
2	叶娟	广东科学技术职业学院广州学院	26	92	6.0	8.0