基于LDA的博文分类及主题演化研究

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随着互联网的迅速发展,信息传播速度更快,涉及范围更广。微博作为传播信息的重要媒介,已成为热点事件产生、传播的重要发源地。微博中蕴含着海量的可挖掘信息,不仅存在巨大的商机也可能引发舆论的危机。为提取数据中有价值的信息,提高搜索质量,需要对微博进行有效的分类。此外对海量微博数据进行主题演化分析,能够及时发现新主题,追踪已有主题的演化趋势,对于网络舆情的监控,过滤不良信息,正确的引导网民舆论走向具有重大意义。论文主要研究成果包括:(1)针对博文分类过程中因特征稀疏导致的分类效果较差的问题,提出了基于潜在狄利克雷模型的优质主题扩展短文本特征方法。对原始微博进行LDA主题建模,结合信息熵与平均相似度提出新的优质主题判定指标,对主题优质与否进行判定,同时将优质主题的部分特征词扩充到原微博中,然后使用支持向量机对扩展后的博文进行分类。实验结果证明,本文的优质主题提取算法准确的划分了优质主题与噪声主题,进行特征扩展后微博分类准确率显著提升。(2)基于微博中热点话题演化的特性,在主题内容演化研究中提出了主题分裂情况下的演化模式,并识别出话题的产生、分裂与消亡。主题强度演化研究中,针对微博特征稀疏导致的主题强度度量偏差问题,提出一种改进的主题强度度量方式,改善了垃圾微博对主题强度计算结果的影响。
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