基于异构社交上下文的多视图微博主题检测

贺瑞芳王浩成刘宏宇王博

天津大学;

摘要：

社交媒体主题检测旨在从大规模短帖子中挖掘潜在的主题信息.由于帖子形式简短、表达非正规化,且社交媒体中用户交互复杂多样,使得该任务具有一定的挑战性.前人工作仅考虑了帖子的文本内容,或者同时对同构情境下的社交上下文进行建模,忽略了社交网络的异构性.然而,不同的用户交互方式,如转发,评论等,可能意味着不同的行为模式和兴趣偏好,其反映了对主题的不同的关注与理解;此外,不同用户对同一主题的发展和演化具有不同影响,社区中处于引领地位的权威用户相对于普通用户对主题推断会产生更重要的作用.因此,提出一种新的多视图主题模型(multi-view topic model,MVTM),通过编码微博会话网络中的异构社交上下文…展开v

关键词：社交媒体主题检测、异构社交上下文、多视图、注意力机制、神经变分推理

所属期刊栏目：34

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;国家重点研发计划

在线出版日期：2023-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共17页

页码：5162-5178