主题概率模型在微博主题挖掘方面的研究综述

• 作者: 刘琰 王煦中 陈静
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 主题概率模型 主题 主题提取 社团发现
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机技术及应用
• 页码范围: 103-110
• 页数: 8页
• 分类号: TP301
• 字数: 8469字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2017.01.020

摘要

近年来,微博凭借着自身的特点发展成为社会公共舆论的重要平台,对国家安全和社会发展产生了深远的影响,由此对微博文本主题提取显得格外重要.目前,文本主题挖掘的主流技术是主题概率模型.为此,首先对主题概率模型中LDA模型进行了详细地介绍;其次分析了微博的数据特点,从存在噪音词汇、微博文本短小以及微博的时序性等3个方面综述了主题概率模型在微博主题挖掘方面的研究;近一步又综述了利用主题模型发现基于主题的社团关系的研究;最后总结了未来主题模型在挖掘微博主题方面存在的挑战.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈静		3	28	3.0	3.0
2	刘琰		12	44	5.0	6.0
3	王煦中		1	6	1.0	1.0