微博用户兴趣主题抽取方法

• 作者: 杨仁凤 谢文波 陈端兵
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 兴趣抽取 微博 Single-Pass 文本聚类 主题模型
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 633-640
• 页数: 8页
• 分类号: TP181
• 字数: 6322字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.04.025

摘要

根据社交媒体短文本特征改进了词袋模型,利用特征之间的语义关系提出了语义表示模型,采用句子中特征先后顺序构建了次序图模型,在此基础上引入时间因素,提出了基于Single-Pass算法的用户兴趣主题模型用于抽取微博用户关注的话题.实验结果表明,该方法的FM、AA和F指标相比FSC-LDA方法分别提高了200.40％、46.50％、80.05％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈端兵	电子科技大学计算机科学与工程学院	23	221	8.0	14.0
5	谢文波	电子科技大学计算机科学与工程学院	5	4	1.0	1.0
9	杨仁凤	电子科技大学计算机科学与工程学院	1	1	1.0	1.0