文件名称：论文研究-基于权重微博链的改进LDA微博主题模型.pdf
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更新时间：2022-08-11 12:20:12
短文本,主题挖掘,微博链,潜在狄利克雷分布,perplexity
社交网络尤其是微博中含有大量的短文本。 短文本不同于传统的文本，其携带的语义特征信息密度低，很难对其进行准确的主题挖掘。针对这一问题，提出根据微博发布时间与原创、转发、评论微博等社交行为信息分配权重，使用背景知识丰富语义特征的微博链结构与基于此改进的LDA主题模型。实验结果表明，相比于标准的LDA模型，本模型的perplexity值更低，即具有较低的预测不确定度。