基于BTM和加权K-Means的微博话题发现

陈凤; 蒙祖强

doi:10.16088/j.issn.1001-6600.2019.03.008

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2019, Vol. 37 ›› Issue (03) : 71 -78. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2019.03.008

基于BTM和加权K-Means的微博话题发现

陈凤, 蒙祖强

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摘要

为适应微博数据的短文本、低词频、缺乏语义表达等特殊性,提高话题发现的准确性,利于用户从大量微博数据中获取有用信息,本文提出一种基于BTM和加权K-Means方法实现微博话题发现。首先,针对微博数据稀疏性的问题,采用BTM模型对微博中的短文本进行建模,获得话题词;然后针对传统K-Means算法本身的缺陷,提出加权K-Means算法实现微博话题发现;最后实验验证本文的方法,实验结果表明,BTM和加权K-Means方法解决了微博数据高维度和稀疏性的问题,提高了热点话题发现的准确性和有效性。