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基于社区时空主题模型的微博社区发现方法
被引量:
10
1
作者
段炼
朱欣焰
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期464-469,共6页
提出了一种基于主题模型的微博社区发现方法。该方法采用狄利克雷过程(Dirichlet process)自适应生成多个潜在地理区域;利用多项式分布描述主题在连续时间中的强度;将用户对潜在地理区域和社区的选择偏好引入主题模型;最后通过EM方法和G...
提出了一种基于主题模型的微博社区发现方法。该方法采用狄利克雷过程(Dirichlet process)自适应生成多个潜在地理区域;利用多项式分布描述主题在连续时间中的强度;将用户对潜在地理区域和社区的选择偏好引入主题模型;最后通过EM方法和Gibbs采样,实现时空主题模型参数估算,以基于主题相似性进行社区发现。实验表明,该方法能更加准确地识别微博社区。
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关键词
狄利克雷过程
地理标识微博
微博社区发现
微博
主题
挖掘
时空主题模型
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职称材料
题名
基于社区时空主题模型的微博社区发现方法
被引量:
10
1
作者
段炼
朱欣焰
机构
广西师范学院北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室
广西师范学院资源环境科学学院
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期464-469,共6页
基金
国家863计划(2013AA12A203)
国家自然科学基金(41361022)
文摘
提出了一种基于主题模型的微博社区发现方法。该方法采用狄利克雷过程(Dirichlet process)自适应生成多个潜在地理区域;利用多项式分布描述主题在连续时间中的强度;将用户对潜在地理区域和社区的选择偏好引入主题模型;最后通过EM方法和Gibbs采样,实现时空主题模型参数估算,以基于主题相似性进行社区发现。实验表明,该方法能更加准确地识别微博社区。
关键词
狄利克雷过程
地理标识微博
微博社区发现
微博
主题
挖掘
时空主题模型
Keywords
Dirichlet process
geo-tagged microblog
microblog community detection
microblog topic mining
spatio-temporal topic model
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于社区时空主题模型的微博社区发现方法
段炼
朱欣焰
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
10
下载PDF
职称材料
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