社会网络中基于 U＿BTM模型的主题挖掘

• 作者: 周从华 施化吉 朱玉婷 李雷
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 社会网络 主题模型 短文本 主题挖掘
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 软件技术研究
• 页码范围: 132-135,146
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.01.028

摘要

现有的主题模型在挖掘社会网络中的主题时往往会受到社会网络中短文本的特征稀疏问题的影响，从而导致所挖掘的主题质量低、主题差异小。为此，基于词对主题模型 BTM提出一种用户—词对主题模型U＿BTM，采用K-means聚类算法将主题相近的短文本聚类成一个文档，根据文档中用户的主题对词对的产生模式进行建模，采用Gibbs Sampling方法对模型的参数进行推导，最终得到社会网络中潜在的主题和用户的主题分布。实验结果表明，U＿BTM模型能得到潜在的主题和每个用户的主题分布，且相比其他模型所挖掘的主题差异大，具有更高的质量和更低的困惑度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施化吉	江苏大学计算机科学与通信工程学院	83	692	15.0	21.0
2	周从华	江苏大学计算机科学与通信工程学院	46	193	7.0	11.0
3	朱玉婷	江苏大学计算机科学与通信工程学院	4	27	3.0	4.0
4	李雷	江苏大学计算机科学与通信工程学院	14	63	6.0	7.0