一种适合社交网络的短文本主题发现方法

摘要：

　　短文本主题发现是指从海量的短文本数据中发现热点话题。由于微博等社交网络具有网络语言的鲜明特征，新词层出不穷。本文提出了一种改进的短文本主题发现方法，首先基于HMM模型对文本进行新词发现，把新词补充到用户字典后，利用新词发现结果构建LDA模型，最后聚类得到文档主题分布。实验结果表明，该方法能够有效地增强话题发现的全面性和准确性，更适合社交网络环境下的主题挖掘。

关键词： 新词发现 话题挖掘 社交网络 微博

作者: 刘嘉 王庆林 刘禹 李原

作者单位: 北京理工大学自动化学院,北京100081

会议类型: 国际会议

会议名称: The 33th Chinese Control Conference第33届中国控制会议

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 512-516

在线出版日期: 2014-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）