基于联合非负矩阵分解的话题变迁检测方法

• 作者: 吕钊 崔修涛 陈梦伟
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 联合非负矩阵分解 话题模型 时序异同话题 优质话题 话题变迁检测
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 先进计算与数据处理
• 页码范围: 35-43
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 8334字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2018.01.006

摘要

在大规模时序文档集中,异同话题缺乏从时序文档集中识别跟踪分析话题随时间变迁的能力.为此,提出一种面向时序文档语料库的话题变迁检测方法.该方法从时序文档语料库中发现相似话题和异同话题.利用改进的联合非负矩阵分解算法,从多个数据集中提取话题集合.为避免引入噪声话题,计算所有话题的话题熵,以获取优质话题,并通过运用词云和趋势图来分析话题变迁趋势.在20Newsgroups和LTN2011数据集上的实验结果表明,该方法可以有效地从时序文档集中发现异同话题,且提取的话题效果好、准确率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕钊	华东师范大学计算机科学与技术系	29	154	7.0	11.0
2	陈梦伟	华东师范大学计算机科学与技术系	1	1	1.0	1.0
3	崔修涛		1	1	1.0	1.0