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針對(duì)目前基于主題模型的微博短文本熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)存在特征稀疏、高維度以及需要人工指定主題數(shù)目等問(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)突發(fā)詞對(duì)主題模型（ bursty biterm topic model，BBTM）的熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)方法（ hot topic- hot biterm topic model， H-HBTM）。首先，利用詞的突發(fā)概率進(jìn)行特征選擇，過(guò)濾非突發(fā)詞。其次結(jié)合微博文本的突發(fā)特性和傳播特性計(jì)算微博詞對(duì)的熱值突發(fā)概率，將熱值突發(fā)概率作為BBIM的先驗(yàn)概率。最后，利用基于密度的方法自適應(yīng)選擇BBIM的最優(yōu)話題數(shù)目，確定最優(yōu)BBTM，實(shí)現(xiàn)熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)。在真實(shí)微博數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，H-HBIM可以在不需要預(yù)先設(shè)定主題數(shù)目的情況下，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)最優(yōu)話題模型并且H-HBTM發(fā)現(xiàn)的熱點(diǎn)話題的質(zhì)量高于基于BBTM、詞對(duì)主題模型以及潛在狄立克雷分配的方法。
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