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10.3969/j.issn.1002-1965.2015.05.026

面向复合维信息特征的微博舆情事件感知方法

引用
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。

微博、主题挖掘、LDA、社交网络、舆情监测

G353.1(情报学、情报工作)

国家自然科学基金项目“微博环境下实时主动感知网络舆情事件的多核方法研究”71303075;湖北省自然科学基金项目“基于机器学习的网络舆情信息挖掘与应用研究”2011CDB080的研究成果之一。

2015-06-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共8页

146-153

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1002-1965

61-1167/G3

2015,(5)

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