内蒙古科技大学学报
內矇古科技大學學報
내몽고과기대학학보
Journal of Inner Mongolia University of Science and Technology
2015年
3期
257-261
,共5页
专业个人微博%LDA%相似度%事件提取
專業箇人微博%LDA%相似度%事件提取
전업개인미박%LDA%상사도%사건제취
为了自动识别出博主的专业兴趣活动,提出了一种基于LDA的专业个人微博事件提取算法.该算法利用改进的TF-IDF来提取特征词以及采用LDA为语料库建模,以此来挖掘出不同主题和词之间的关系,使得权重较大的词更能反映出微博主题.进一步得到了微博在各主题下的概率分布,并结合时间相似度来计算微博之间的综合相似度,最后通过改进的K-Means聚类并与人工数据作比对.实验结果验证了该算法的有效性,同时表明了该算法可以有结构、有条理的呈现出人们感兴趣的微博事件.
為瞭自動識彆齣博主的專業興趣活動,提齣瞭一種基于LDA的專業箇人微博事件提取算法.該算法利用改進的TF-IDF來提取特徵詞以及採用LDA為語料庫建模,以此來挖掘齣不同主題和詞之間的關繫,使得權重較大的詞更能反映齣微博主題.進一步得到瞭微博在各主題下的概率分佈,併結閤時間相似度來計算微博之間的綜閤相似度,最後通過改進的K-Means聚類併與人工數據作比對.實驗結果驗證瞭該算法的有效性,同時錶明瞭該算法可以有結構、有條理的呈現齣人們感興趣的微博事件.
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