基于混合权重合并策略的社交网络用户关注点识别方法

来源：电子与信息学报杂志2017年第9期北京时间：

作者：姬建睿, 刘业政, 姜元春

摘要：主题模型是用于识别博客、网络社区、微博等社交网络平台上用户关注点的重要手段。考虑到社交网络平台上短文本主题识别的特殊性，该文根据短文本内容在上下文上的相关性，提出一种基于混合权重合并策略的AW-LDA模型。该模型将符合上下文相关条件的短文本进行虚拟合并，并根据上下文相关程度对不同短文本赋予不同的权重，构建了一种新的短文本主题识别方法。通过网络BBS社区与微博社区两组数据的实验，该模型能够有效识别不同话题下社交网络用户关注点，为解决短文本主题识别问题提供了新的解决思路。

关键词：社交网络, 主题模型, 关注点识别, 混合权重, 邻近用户

基金资助：国家自然科学基金(71490725, 71521001, 71371062, 91546114, 71501057)，国家973规划项目(2013CB329603)，国家科技支撑计划项目(2015BAH26F00)，教育部人文社会科学研究青年基金(15YJC630111)