重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2019, Vol. 33 ›› Issue (12): 184-188.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2019.12.026

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运用改进型ＬＤＡ算法的电商微博热点话题研究

姚 洁，孟小璐   

  1. 福州外语外贸学院，福州 ３５０２０２
  • 收稿日期:2018-11-18 发布日期:2020-01-18
  • 作者简介:姚洁，女，硕士，讲师，主要从事数据挖掘研究，Ｅ-ｍａｉｌ：２０２７４８７＠ｑｑ．ｃｏｍ。
  • 基金资助:
    福建省中青年教师教育科研项目（ＪＡＴ１７０７２９）

  • Received:2018-11-18 Published:2020-01-18

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摘要： 作为每日数据高达ＴＢ级的社交网络，需要准确而有效地对电商企业发布的热点话题进行主题挖掘。在传统的主题挖掘模型（ＬＤＡ）的基础上加入文本的一些属性信息（如标签、转发数、评论数、时间等属性信息），对传统的ＬＤＡ模型进行改进和扩展，提出了将ＭＡ-ＬＤＡ模型应用在电商微博的热点话题挖掘中。在确定合适的主题个数后，ＭＡ-ＬＤＡ算法能有效抑制传统ＬＤＡ算法因社交平台文本短、稀疏性强、用语不规范等问题。ＭＡ-ＬＤＡ 模型主要适应于短时间内被普遍关注的微博热点话题，未对隐式电商话题进行讨论。采集腾讯微博的电商微博文本信息，最终实验结果证明了ＭＡ-ＬＤＡ模型可提高电商微博热点话题识别的准确率。

关键词: 热点话题, 主题挖掘, ＭＡ-ＬＤＡ, 电商微博

中图分类号: 

  • ＴＰ１８１