文献类型：期刊文章

作　　者：邓丹君[1] 姚莉[1]

DENG Danjun;YAO Li(Department of Computer Science,Hubei Polytechnic University,Huangshi 435002)

机构地区：[1]湖北理工学院计算机学院,黄石435002

出　　处：《计算机与数字工程》

基　　金：湖北理工学院校级科研项目(编号:15xjz02Q;15xjz03Q)资助

年　　份：2017

卷　　号：45

期　　号：5

起止页码：954-957

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：论文根据微博文本所具有的特点,将微博文本具有的三种的特殊符号:"@"、"//"和"#"纳入微博主题提取的分析中。在传统的LDA模型的基础上,建立一种微博标签的LDA模型,该模型考虑到微博的主题、转发的微博、微博的评论等内容,增强对微博主题的提取的准确性。实验结果表明,论文提出的算法对于新浪微博的主题提取的效果良好。

关 键 词：微博  主题提取 LDA 微博标签  

分 类 号：TP391]