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基于LDA模型的微博帖子主题漂移检测
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针对这一问题,提出根据微博发布时间与原创、转发、评论微博等社交行为信息分配权重,使用背景知识丰富语义特征的微博链结构与基于此改进的LDA主题模型。实验结果表明,相比于标准的LDA模型,本模型的perplexity值更...
LDA模型在微博用户推荐中的应用1
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摘要:潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型可用于识别大规模文档集中潜藏的主题信息,但是对于微博短文本的应用效果并不理想。为此,提出一种基于 LDA 的微博用户模型
基于LDA模型的中文微博话题意见领袖挖掘 (2013年)
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有效挖掘微博空间中的话题意见领袖成为亟待解决的热点问题.针对这一问题,提出了基于LDA语义信息和HowNet知识库的短文本子话题分类算法.对分类后的微博从显式、隐式及用户等方面综合衡量微博的影响力,并根据层次分析法对多个因素进行科学地权值分配.实验结果表明,提出的方法较基于支持向量机的方法具有更好的效果,同时提出的影响力度量模型可以有效地挖掘出微博中的话题意见领袖.
基于LDA主题模型对AIGC的影响力分析.pdf
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基于LDA主题模型的移动应用相似度构建方法
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随着移动互联网的快速发展,如何从大量的移动应用中抽取有效的描述信息继而为移动用户提供有效 准确的推荐策略变得尤为迫切。目前,移动应用市场对应用的推荐策略相对传统,大多是根据应用的单一属性进行 推荐,如下载量、应用名称、应用分类等。针对推荐粒度过粗和推荐不准确的问题,提出了一种基于潜在狄利克雷分布 ( LDA) 主题模型的移动应用相似度构建方法。该方法从应用的标签入手,构造应用的主题模型分布矩阵,利
基于LDA模型的微博人群粗粒度划分 (2013年)
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当今的社交网络拥有庞大的用户数量和随之而来的海量信息,可以为工业界各个领域的研究提供重要的数据补充。其中,如何高效准确地对网络人群进行按照兴趣领域的划分成为了研究的热点。本文通过引入文本分析中常用的LDA 模型,挖掘出微博用户和其单向关注的其他用户之间暗含的兴趣信息,建立主题模型来给用户进行粗粒度划分。同时本文研究了引入非对称超参数、弱连接理论、TF-IDF 调频以优化本算法划分的正交度,并给出了
基于lDA模型的主题词抽取
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以 LDA 模型表示文本词汇的概率分布,通过香农信息抽取体现主题的关键词。采用背景词汇聚类及主题词联想的方式将主题词 扩充到待分析文本之外,尝试挖掘文本的主题内涵。模型拟合基于快速 Gibbs 抽样算法进行。实验...
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在基于Web的主题关键词查询扩展,获取候选主题句的基础上,提出一种基于LDA模型的主题句抽取方法,以抽取粒度较细的主题信息,并增加主题信息的置信度。该方法通过多个侧面对目标主题的衬托,采用LDA模型对主题信息...
【项目实战】Python实现基于LDA主题模型进行电商产品评论数据情感分析
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博客《基于gensim的文本主题模型(LDA)分析》对应文档
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