针对传统话题检测方法在微博短文本上存在高维稀疏的缺陷,提出了一种基于特征融合的K-means微博话题发现模型。为了更好地表达微博话题的语义信息,使用在句子中共现的词对向量模型(Biterm_VSM)代替传统的向量空间模型(Vector Space Mode...针对传统话题检测方法在微博短文本上存在高维稀疏的缺陷,提出了一种基于特征融合的K-means微博话题发现模型。为了更好地表达微博话题的语义信息,使用在句子中共现的词对向量模型(Biterm_VSM)代替传统的向量空间模型(Vector Space Model,VSM),并结合主题模型(Latent Dirichlet Allocation,LDA)挖掘出微博短文本中的潜在语义,把两个模型得到的特征进行特征融合,并应用K-means聚类算法进行话题的发现。实验结果表明,与传统的话题检测方法相比,该模型的调整兰德系数(Adjusted Rand index,ARI)为0.80,比传统的话题检测方法提高了3%~6%。展开更多
