基于LDA主题建模的微博舆情分析系统研究  

System design of micro-blog pubilc opinion based on LDA topic modeling method

作　　者：宋蕾[1] 张培晶[2] 

机构地区：[1]北京警察学院,北京102202 [2]中国人民公安大学,北京100038

出　　处：《网络安全技术与应用》2014年第4期5-6,共2页Network Security Technology & Application

摘　　要：微博是近年出现的新型社交媒体形式,具有内容碎片化、传播方式快捷迅速、交互性强等自身特点。传统的向量空间模型难以准确度量文本间的相似度,本文使用LDA主题模型可以有效解决数据稀疏性问题,并通过聚类算法最终发现热点话题。As a new fomas of social media, Micro-blog has its characteristics, such as content fragmentation, quich speak way and interractive.The tradional Vector Space Model（ VSM ）can＇t accurately measure the similariW of the texts.This passage presents a model based on latent dirichlet allocation （ LDA ） to reduce the sparseness of short texts and finally obtain the hot topic through k-means clustering.

关 键 词：LDA 聚类 热点发现 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]