基于MB-HDP模型的微博主题挖掘

被引：31

作者：

刘少鹏

印鉴

欧阳佳

黄云

杨晓颖

机构：

[1] 中山大学信息科学与技术学院计算机科学系

来源：

计算机学报 | 2015年 / 38卷 / 07期

基金：

广东省科技计划; 广东省自然科学基金;

关键词：

主题挖掘; 微博; 分层Dirichlet过程; MB-HDP;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.092 []; TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

080402 ; 081203 ; 0835 ;

摘要：

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 Restaurant Franchise(CRF)对微博数据进行主题建模;最后,设计一个相应的Markov Chain Monte Carlo(MCMC)采样方法,推导MB-HDP模型的分布参数.实验表明,在生成主题质量、内容困惑度和模型复杂度等指标上,MB-HDP模型明显优于LDA和HDP两种模型.

引用

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