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基于共现关系的多源主题融合模型 被引量:2
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作者 秦旭 杨文忠 +2 位作者 王雪颖 马国祥 王庆鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第10期157-162,共6页
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... 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。 展开更多
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
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