面向复合维信息特征的微博舆情事件感知方法

被引：1

作者：

黄炜 ^{[1
,2
]}

刘坤 ^{[1
]}

杨青 ^{[2
]}

机构：

[1] 不详

[2] 湖北工业大学管理学院

[3] 不详

[4] 武汉理工大学管理学院

[5] 不详

来源：

情报杂志 | 2015年 / 05期

关键词：

微博; 主题挖掘; LDA; 社交网络; 舆情监测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.092 []; G206 [传播理论];

学科分类号：

摘要：

微博的短文本与半结构化特征,使得传统的基于热点词的舆情事件检测方法已不适用。对于微博的热点发现,需要充分利用微博特有的信息特征,构建适应于微博的热点感知方法。通过对微博的文本特征和社会化关系特征进行无监督聚类,提出一种基于LDA主题模型,面向复合维信息特征的微博舆情事件感知方法。实验表明,该方法在话题挖掘以及话题热点计算上有良好的效果。

引用

页码：146 / 153

页数：8

共 22 条

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黄炜 ;

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