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上传时间: 2021-01-20
详细说明：摘 要：微博数据的实时、大规模、短文本以及富含噪声等特征为话题检测带来新的挑战，传统向量空模型（VSM）表示文本无法很好地对其进行建模。基于此，提出一种基于主题模型的微博话题检测算法。首先，对微博数据构建文档词条矩阵和词语夫联矩阵来提取主题词；然后，对主题词进行聚类，得到主题模型；最后，利用文本与主题模型相互匹配实现文本聚类，从而达到话题检测的目的。实验结果表示，该算法能有效地进行话题聚类并检测出话题，在最佳参数组合条件下，其各类别的平均F值达到95%以上。
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