基于共现关系的多源主题融合模型

来源：计算机工程与应用杂志2020年第10期北京时间：

作者：秦旭，杨文忠，王雪颖，马国祥，王庆鹏

单位：1.新疆大学 软件学院，乌鲁木齐 830046；2.新疆大学 信息科学与工程学院，乌鲁木齐 830046；3.新疆电力有限公司 信息通信公司 信息调控中心，乌鲁木齐 830046

摘要：主题检测是互联网舆情分析任务中不可或缺的工作，在话题发现、热点话题等方面会遇到大量的不同种类的文本，它们有着不同的特性，却包含着相同的主题。有效地利用不同源的特性具有重要的科研和实践意义。大多数主题模型都是检测单一来源的文档，但媒体消息都是从多种平台进行传播，而且消息长度不一，不同平台都有其各自的属性，从而导致难以进行统一的舆情监控。为此，提出了一个基于共现关系的多源主题融合模型（Multi-source Topic Fusion Model，MTFM），该模型将共现（同一内容在不同地方出现）纳入到多源主题融合模型中实现异类源的准确话题提取。实验结果表明，与当前用于不同源主题检测的经典模型相比较，MTFM提供了另一种挖掘主题的方法。

关键词：多源主题融合模型,潜在迪利克雷分布（LDA）,[K]-means,相似度