一种基于标签融合的微博主题生成方法

• 作者: 白杨
• 来源期刊: 辽东学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 用户生成内容 主题模型 用户标签 用户相似度
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 127-130
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3414字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14168/j.issn.1673-4939.2020.02.09

摘要

对用户生成内容的挖掘分析是获得微博主题的有效方法.针对用户标签使用匮乏的冷启动问题,提出融合用户标签和主题标签的微博主题生成方法.首先,以用户标签作为特征项,对用户稀疏向量进行压缩并计算用户标签相似度.其次,采用LDA主题模型对用户的微博进行主题抽取,生成微博主题标签.再次,将两种标签进行融合,建立用户标签主题相似度模型,以此获得微博的主题.最后,在微博数据集上对所提出的方法进行了应用,获得了以热门标签形式表征的微博主题,这一结果与采用LDA主题模型生成的微博主题基本一致,而获得的热门标签更具有主题代表性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白杨	辽东学院信息工程学院	33	65	5.0	6.0