【摘 要】
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以微博为代表的社交网络已成为社会舆情的战略要地。对于社交网络中隐含主题社区的发掘，具有较高的商业推广和舆情监控价值。近年来，概率生成主题模型LDA（Latent Dirichlet Allo
【机 构】
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广东技术师范学院计算机科学学院,江西师范大学心理学院
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以微博为代表的社交网络已成为社会舆情的战略要地。对于社交网络中隐含主题社区的发掘，具有较高的商业推广和舆情监控价值。近年来，概率生成主题模型LDA（Latent Dirichlet Allocation）在数据挖掘领域得到了广泛应用。但是，一般而言，LDA适用于处理文本、数字信号数据，并不能合理地用来处理社交网络用户的关系数据。对LDA进行修改，提出适用于处理用户关系数据的Tri-LDA模型，挖掘社交网络中的主题社区。实验结果表明，基于Tri-LDA模型，进行机器学习所得到的结果基本能够反映社交网络上真实
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