%0 Journal Article
%T 基于动态主题模型融合多维数据的微博社区发现算法
%A 刘冰玉
%A 王兴伟
%A 王军伟
%A 王翠荣
%A 王聪
%A 黄敏
%J -
%D 2017
%R 10.13328/j.cnki.jos.005116
%X 随着微博用户的不断增加，微博网络已成为用户进行信息交流的平台.针对由于博文长度受限，传统的社区发现算法无法有效解决微博网络的稀疏性等问题，提出了DC-DTM（discovery community by dynamic topic model）算法.DC-DTM算法首先将微博网络映射为有向加权网络，网络中边的方向反映节点之间的关注关系，利用所提出的DTM（dynamic topic model）计算出节点之间的语义相似度，并将其作为节点间连边的权重.DTM是一种微博主题模型.该模型不仅能够挖掘博客的主题分布，而且能够计算出某一主题中用户的影响力大小.其次，利用所提出的复杂度较低的标签传播算法WLPA（weighted lebel propagation）进行微博网络的社区发现.该算法的初始化阶段将影响力大的用户节点作为初始节点，标签按照节点的影响力从大到小进行传播，避免了传统标签传播算法逆流现象的发生，提高了标签传播算法的稳定性.真实数据上的实验结果表明，DTM模型能够很好地对微博进行主题挖掘，DC-DTM算法能够有效地挖掘出微博网络的社区
%K 新浪微博 文本挖掘 DC-DTM 吉布斯采样 LDA 主题模型
%U http://www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=5116&flag=1