【摘 要】
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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
【机 构】
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中山大学信息科学与技术学院计算机科学系
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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 Resta
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