基于共现关系的多源主题融合模型

• 作者: 杨文忠 王庆鹏 王雪颖 秦旭 马国祥
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多源主题融合模型 潜在迪利克雷分布(LDA) K-means 相似度
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 157-162
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 4804字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1901-0330

摘要

主题检测是互联网舆情分析任务中不可或缺的工作,在话题发现、热点话题等方面会遇到大量的不同种类的文本,它们有着不同的特性,却包含着相同的主题.有效地利用不同源的特性具有重要的科研和实践意义.大多数主题模型都是检测单一来源的文档,但媒体消息都是从多种平台进行传播,而且消息长度不一,不同平台都有其各自的属性,从而导致难以进行统一的舆情监控.为此,提出了一个基于共现关系的多源主题融合模型(Multi-source Topic Fusion Model,MTFM),该模型将共现(同一内容在不同地方出现)纳入到多源主题融合模型中实现异类源的准确话题提取.实验结果表明,与当前用于不同源主题检测的经典模型相比较,MTFM提供了另一种挖掘主题的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨文忠	新疆大学信息科学与工程学院	68	208	7.0	12.0
2	王雪颖	新疆大学信息科学与工程学院	5	7	1.0	2.0
3	马国祥	新疆大学软件学院	4	0	0.0	0.0
4	秦旭	新疆大学软件学院	3	1	1.0	1.0
5	王庆鹏	新疆电力有限公司信息通信公司信息调控中心	1	0	0.0	0.0