%A 刘玉文,王凯 %T 面向地域的网络话题识别方法* %0 Journal Article %D 2020 %J 数据分析与知识发现 %R 10.11925/infotech.2096-3467.2019.0643 %P 173-181 %V 4 %N 2/3 %U {https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/abstract/article_4781.shtml} %8 2020-02-25 %X

【目的】 挖掘网络话题的地域分布,为舆情管控和社会管理提供决策依据。【方法】 通过引入网络签到功能,将用户评论的位置参数引入到LDA模型中,提出一种面向地域的网络话题识别模型(Regional Oriented Latent Dirichlet Allocation, RO-LDA)。该模型将每个文本词都打上位置标签,联合建模文本、话题、位置和词汇,生成文本-话题、话题-特征词和(话题,地域)-位置三个分布矩阵。通过话题-特征词分布识别出网络话题,再通过(话题,地域)-位置分布识别出话题的流行区域。【结果】 在真实数据集上验证RO-LDA模型,F值达80.05%,高于其他对比模型。【局限】 文本位置标签的概化由人工设定,标签概化范围的大小对话题的地域识别精度具有一定程度的影响。【结论】 将位置参数和LDA模型融合,实现了话题地域特征识别,为话题的线下挖掘提供了新思路。