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为了解决短文本信息流的特征稀疏性对热点话题发现带来的挑战,提出了结合词语互信息和概率主题模型的微博热点话题发现方法。通过建立词共现矩阵并应用对称非负矩阵分解算法获取词项-主题矩阵,再利用概率潜在语义分析模型进行主题发现,最终通过定义微博热度分析和排序,有效地支持微博热点话题发现。实验表明,此方法能有效地进行话题聚类并检测出热点话题。 相似文献
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微博具有长度短、实时传播、结构复杂以及变形词多等特点,传统的向量空间模型(VSM)文本表示方法和隐含语义分析(LSA)无法很好的对其进行建模。提出了一种基于概率潜在语义分析(pLSA)和 K 均值聚类(Kmeans)的二阶段聚类算法,此外通过定义微博热度分析和排序,有效地支持微博热点话题发现。实验表明,此方法能有效地进行话题聚类并检测出热点话题。 相似文献
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