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题名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
王雪颖
马国祥
王庆鹏
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机构
新疆大学软件学院
新疆大学信息科学与工程学院
新疆电力有限公司信息通信公司信息调控中心
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第10期157-162,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.U1603115)
国家自然科学基金重点项目(No.U1435215)
+1 种基金
新疆维吾尔自治区高校科研计划项目创新团队(No.XJEDU2017T002)
新疆维吾尔自治区自然科学基金(No.2017D01C042)。
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文摘
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。
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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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Keywords
multi-source topic fusion model
Latent Dirichlet Allocation(LDA)
K-means
acquaintance degree
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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