刘志雄，贾彩燕

(1.北京交通大学 计算机与信息技术学院，北京 100044； 2.北京交通大学 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室，北京 100044)



面向用户兴趣与社区关系的微博话题检测方法

刘志雄1,2，贾彩燕1,2

(1.北京交通大学 计算机与信息技术学院，北京 100044； 2.北京交通大学 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室，北京 100044)

摘要：微博话题检测是一种特殊形式的话题检测，传统的话题检测方法并不能取得很好的效果。提出了一种面向微博用户社区的话题检测方法。该方法首先在用户发表的微博文本上，利用LDA主题模型分析用户的兴趣分布。接着，结合微博用户关系网络与用户兴趣对用户进行社区划分，使得同一社区的用户不仅具有较稠密的链接关系，还具有相似的兴趣。然后，面向用户社区，在每个社区内部检测用户关心的话题，给出了一种面向用户社区的、融合词重要度与ε近邻图的微博话题发现方法。该算法能够有效地去除微博噪声、快速准确检测出每个用户社区内关心的话题并对话题进行热度排行。

关键词：微博；社区；网络；文本；话题；兴趣；噪声；主题

在信息爆炸时代，从海量数据中挖掘出有用的信息显得格外重要。随着Web2.0的兴起，微博客即微博，这种基于用户关系与短文本特性的信息分享、传播以及获取的平台也随之兴起。微博用户可以通过PC端、手机端以及其他客户端组建个人社区，以140字左右的文字更新信息，并实现即时分享。微博成为典型的Web2.0应用之一。……