基于主题模型和ARIMA算法的网络舆情热点发现研究

• 作者: 万红新 彭云
• 来源期刊: 科技广场
• 学科: 工学
• 关键词: LDA 主题模型 ARIMA 舆情热点
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 17-20
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 2324字
• 语种: 中文

摘要

由于网络舆情文本日益呈现大数据化趋势,并且热点主题具有明显的时间变化特征,因此本文提出了一种基于主题模型和ARIMA算法的网络舆情热点发现技术.主题模型可以降低文本数据的维度,提取舆情主题,而ARIMA算法可以动态捕捉随时间变化的热点主题.实验表明,主题模型和ARIMA算法的结合可以提高舆情热点提取的准确率和召回率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万红新	江西科技师范大学数学与计算机科学学院	21	68	5.0	7.0
2	彭云	江西师范大学计算机信息工程学院	21	150	8.0	11.0