| 基于 MB-HDP 模型的微博主题挖掘 |
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| 引用本文： | 刘少鹏,印鉴,欧阳佳,黄云,杨晓颖. 基于 MB-HDP 模型的微博主题挖掘[J]. 计算机学报, 2015, 0(7) |
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| 作者姓名： | 刘少鹏 印鉴 欧阳佳 黄云 杨晓颖 |
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| 作者单位： | 中山大学信息科学与技术学院计算机科学系 广州 510006 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，广东省自然科学基金，广东省科技计划项目(2011B040200007，2011B031700004，2012A010701013)资助This work is supported by the National Natural Science Foundation of China，Natural Science Foundation of Guangdong Province，Research Foundation of Science and Technology Plan Project in Guangdong Province (Nos．2011B040200007，2011B031700004，2012A010701013)． |
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| 摘 要： | 主题模型是挖掘微博潜在主题的重要工具．然而，现有的主题模型多由 Latent Dirichlet Allocation （LDA）派生，它需要用户预先指定主题数目．为了自动挖掘微博主题，作者提出了一个基于分层 Dirichlet 过程（Hierarchical Dirichlet Process，HDP）的非参数贝叶斯模型 MB-HDP．首先，针对微博应用场景，假设消息是不可交换的；接着，利用微博的时间信息、用户兴趣以及话题标签，聚合主题相关的消息以解决微博短文本的数据稀疏问题；然后，扩展Chinese Restaurant Franchise （CRF）对微博数据进行主题建模；最后，设计一个相应的 Markov Chain Monte Carlo （MCMC）采样方法，推导 MB-HDP 模型的分布参数．实验表明，在生成主题质量、内容困惑度和模型复杂度等指标上，MB-HDP 模型明显优于 LDA 和 HDP 两种模型．
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| 关 键 词： | 主题挖掘 微博 分层Dirichlet过程 MB-HDP |
Topic Mining from Microblogs Based on MB-HDP Model |
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| LIU Shao-Peng,YIN Jian,OUYANG Jia,HUANG Yun,YANG Xiao-Ying. Topic Mining from Microblogs Based on MB-HDP Model[J]. Chinese Journal of Computers, 2015, 0(7) |
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| Authors: | LIU Shao-Peng YIN Jian OUYANG Jia HUANG Yun YANG Xiao-Ying |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | topic mining microblog hierarchical Dirichlet process MB-HDP |
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