面向时间序列的微博话题演化模型研究

• 作者: 刘凯莉 王振飞 王飞 郑志蕴
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 话题演化 社交网络 MTLDA模型 KL距离
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 270-273,279
• 页数: 5页
• 分类号: TP399
• 字数: 5684字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.08.046

摘要

话题演化研究有助于追踪用户的喜好和话题的发展趋势,对于舆情预警具有重要意义.目前,话题演化方法注重运用话题生成模型实现话题演化分析,忽略了话题中时间因素和背景词的存在.以传统话题生成模型LDA为基础,将其扩展为微博话题生成模型MTLDA.MTLDA模型增加了对背景词的考虑,提高了话题生成的效率,同时对微博话题集进行时间片划分,利用KL距离计算相邻时间片话题距离,分析话题演化情况.以新浪微博数据为例进行实验,结果表明,MTLDA模型通过时间片划分完成了微博话题的生成,话题演化结果与实际情况吻合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑志蕴	郑州大学信息工程学院	54	368	13.0	15.0
2	王飞	郑州大学信息工程学院	63	127	7.0	8.0
3	王振飞	郑州大学信息工程学院	36	253	8.0	13.0
4	刘凯莉	郑州大学信息工程学院	3	30	3.0	3.0