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摘要
现有微博热点话题发现模型对微博数量规模较敏感,发现速度较慢。为此,提出一种基于热度矩阵的主题模型。通过热度矩阵获取各潜在主题的热度和主题-词概率分布,并以词间的共有热度来挖掘其语义关系,进而准确识别数据中的热点话题及热点词汇。在真实微博数据上的实验结果表明,与潜在狄利克雷分布模型相比,该模型的效率和准确率较高,发现的热点话题与实时事件保持一致,具有较好的热点识别效果。
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单位中国电子科技集团公司第二十八研究所; 软件工程国家重点实验室; 武汉大学
