【摘 要】
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[目的/意义]针对微博短文本数据存在的高维稀疏和上下文语义缺失等问题,提出一种融合主题模型和词向量的文本特征表达方式,以期提高微博主题聚类的效果。[方法/过程]以新浪微博为数据源,结合LDA文档—主题分布特征和加权Word2Vec词向量特征构建微博短文本的融合特征,基于K-means算法进行主题聚类,并与单一特征聚类、标准LDA主题模型的实验结果进行对比,根据F1值评估主题聚类方法的优劣。[结果/结论]相较于其他方法,融合特征主题聚类模型表现最佳,其F1值达到83.7%。实验表明,融合特征能够更加全面、准
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“个体调节定向与信息瀑布演进交互作用机制研究”(项目编号:71874082),江苏省2011社会公共安全协同创新中心,江苏省研究生科研与实践创新计划项目“基于专利技术路线图和社交媒体挖掘的新兴技术监测研究”(项目编号:KYCX20_0403)。
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[目的/意义]针对微博短文本数据存在的高维稀疏和上下文语义缺失等问题,提出一种融合主题模型和词向量的文本特征表达方式,以期提高微博主题聚类的效果。[方法/过程]以新浪微博为数据源,结合LDA文档—主题分布特征和加权Word2Vec词向量特征构建微博短文本的融合特征,基于K-means算法进行主题聚类,并与单一特征聚类、标准LDA主题模型的实验结果进行对比,根据F1值评估主题聚类方法的优劣。[结果/结论]相较于其他方法,融合特征主题聚类模型表现最佳,其F1值达到83.7%。实验表明,融合特征能够更加全面、准
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