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题名基于主题模型的产品在线论坛主题演化分析
被引量：13
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作者
蒋翠清
吕孝忠
段锐
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机构
合肥工业大学管理学院
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出处
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2019年第5期598-609,共12页
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基金
国家自然科学基金重点资助项目(71731005)
国家自然科学基金资助项目(71571059)
教育部人文与社会科学项目研究计划资助项目(15YJA630010)
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文摘
产品论坛主题演化分析对企业的市场营销和产品改进决策具有重要价值.针对产品论坛的特点构建了一个基于潜在狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation, LDA)模型的产品在线评论主题演化分析模型,从主题标签、主题热度和主题词热度三个层面挖掘海量在线产品评论的主题演化.实验表明,该方法能够挖掘产品在线论坛的主题演化规律.发现不同论坛上同一产品的消费者关注点存在共性和差异性,关注点热度变化存在随机性,关注中心存在稳定性,以及高评论丰富度的论坛更容易形成主题演化关系等规律.
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关键词
主题演化
产品在线论坛
潜在狄利克雷分布模型
主题热度
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Keywords
topic evolution
online product forum
latent Dirichlet allocation model
heat topic
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于LDA模型和微博热度的热点挖掘
被引量：62
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作者
唐晓波
向坤
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机构
武汉大学信息系统研究中心
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出处
《图书情报工作》
CSSCI
北大核心
2014年第5期58-63,共6页
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基金
国家自然科学基金项目"社会化媒体集成检索与语义分析方法研究"(项目编号:71273194)研究成果之一
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文摘
分析传统LDA模型在进行微博热点挖掘时所得概率结果抽象且难以结合实际解释的缺点;考虑到微博本身的数据特点和信息论中信息量的观点,提出微博热度的概念,并将其引入到LDA模型的热点挖掘研究中,构建基于微博热度的LDA模型;通过API采集微博数据上的实验,证明新方法与旧方法具有相同的性能,而且能得到更直观的微博热度表,并得出更具有说服力的挖掘结论。
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关键词
LDA
微博热度
主题模型
热点挖掘
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Keywords
LDA microblog heat topic model hotspot mining
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分类号
G203
[文化科学—传播学]
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题名基于PSO优化BP神经网络的话题趋势预测
被引量：11
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作者
马晓宁
王惠
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机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第9期2907-2911,共5页
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基金
中央高校基本科研业务费中国民航大学专项基金项目(3122014C018)
中国民航大学科研启动费基金项目(09QD02X)
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文摘
为实现对话题趋势的预测,提高现有预测模型的预测精度,提出一种基于PSO优化BP神经网络的热点话题趋势预测模型。综合分析话题的热度表现形式,选取具有良好表征能力的话题热度指标,构建话题热度的时间序列值;基于PSO算法全局寻优的良好性能,构建基于PSO优化的BP神经网络话题热度预测模型,改善BP神经网络易陷入局部最优值的缺陷。综合对比分析预测曲线及误差曲线图,验证了提出模型具有较高的预测精度,能够很好地模拟话题热度的变化趋势。提出话题热度增长率的概念对热点话题趋势进行预测分析,该方法对热点话题的预测具有一定的现实指导意义。
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关键词
粒子群算法
神经网络
话题热度
趋势预测
热点话题
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Keywords
particle swarm optimization
BP neural network
heat of topic
trends forecasting
hot topics
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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