%0 Journal Article
%T 网络食品安全问题话题发现的LDA-K-means算法
%A 刘金硕
%A 彭映月
%A 章岚昕
%A 陈煜森
%A 邓娟
%J 武汉大学学报(工学版)
%D 2017
%X 提出一种基于LDA模型的K-means聚类的话题发现,并在网络食品安全问题中进行效果验证.该算法中使用LDA模型对文档空间建模,并选取文档对主题的概率分布作为每篇文档的向量,利用K-means算法对这些向量进行聚类处理,最终得到话题发现的结果.为了验证试验的效果,还进行了1组使用传统的VSM模型下的Kmeans算法的实验作为对照组.通过在涵盖43个食品安全分类的1 920条新闻报道和腾讯微博的数据上的实验,记录了6个不同迭代次数下的结果并得到平均值,实验结果表明该方法在3个评估指标P、R、F上都比传统方法提高了20%
%K 食品安全
%K 话题发现
%K LDA
%K K-means
%U http://wsdd.cbpt.cnki.net/WKC/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=8f409576-5ea2-466c-8205-43d99efe6d1a