基于LDA模型的微信图书馆热点话题检测

• 作者: 荀静
• 来源期刊: 软件工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: LDA模型 主题相似度 Single-Pass聚类算法 话题检测
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 页码范围: 145-153
• 页数: 9页
• 分类号: TP39

摘要

为使图书馆工作人员免受大量冗余信息的困扰,实时了解广大师生的需求及关注热点,面向微信图书馆,本文给出一种基于LDA模型的微信热点话题检测方法。该方法首先通过构建图书馆领域专业词典合并特征词,其次应用LDA模型表示微信文本信息,最后采用主题相似度计算文本间的相似度,进而利用Single-Pass聚类算法识别热点话题。实验结果表明,该方法能够有效地对微信图书馆上的数据进行话题检测,在准确率、召回率和F1值上均有不错的效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	荀静		4	0	0.0	0.0