基于LDA模型的微信图书馆热点话题检测

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为使图书馆工作人员免受大量冗余信息的困扰,实时了解广大师生的需求及关注热点,面向微信图书馆,本文给出一种基于LDA模型的微信热点话题检测方法。该方法首先通过构建图书馆领域专业词典合并特征词,其次应用LDA模型表示微信文本信息,最后采用主题相似度计算文本间的相似度,进而利用Single-Pass聚类算法识别热点话题。实验结果表明,该方法能够有效地对微信图书馆上的数据进行话题检测,在准确率、召回率和F1值上均有不错的效果。
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