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面向地域的网络话题识别方法 被引量：3
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作者 刘玉文 王凯 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第2期173-181,共9页
【目的】挖掘网络话题的地域分布,为舆情管控和社会管理提供决策依据。【方法】通过引入网络签到功能,将用户评论的位置参数引入到LDA模型中,提出一种面向地域的网络话题识别模型(Regional Oriented Latent Dirichlet Allocation,RO-LDA... 【目的】挖掘网络话题的地域分布,为舆情管控和社会管理提供决策依据。【方法】通过引入网络签到功能,将用户评论的位置参数引入到LDA模型中,提出一种面向地域的网络话题识别模型(Regional Oriented Latent Dirichlet Allocation,RO-LDA)。该模型将每个文本词都打上位置标签,联合建模文本、话题、位置和词汇,生成文本-话题、话题-特征词和(话题,地域)-位置三个分布矩阵。通过话题-特征词分布识别出网络话题,再通过(话题,地域)-位置分布识别出话题的流行区域。【结果】在真实数据集上验证RO-LDA模型,F值达80.05%,高于其他对比模型。【局限】文本位置标签的概化由人工设定,标签概化范围的大小对话题的地域识别精度具有一定程度的影响。【结论】将位置参数和LDA模型融合,实现了话题地域特征识别,为话题的线下挖掘提供了新思路。 展开更多
关键词 地域 网络话题 热点事件 ro-lda模型 话题识别
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