李文　黄克文

摘要：为了提高政府部门应对网络舆情的处理效率，采用一种产生式的组话题模型对微博政务话题进行挖掘与分析。组话题模型对每个话题产生一个多项式分布，对相似性质事件进行合并生成相关矩阵。由于每个实体可以属于多个话题，并且网络规模大，用Gibbs采样对提出的模型进行了验证，并与其他话题预测模型进行对比分析。实验结果表明：本文提出的组话题模型不仅执行时间短、效率高，而且具有很高的准确率。

关键词：微博;话题模型;社会网络

中图分类号： TP393      文献标志码：A      文章编号：1008-4657（2021）06-0089-05

引言

微博作为当前最热门的新媒体之一，其影响力已经远远超过电视，报纸等传统媒体。在微博中，每个注册用户都可以谈论自己感兴趣的话题，这种交互是自发的，往往能表达发言者的真实情感。随着微博的普及和应用，越来越多的用户已经把微博当成生活中必不可少的一部分。在微博的注册用户中，不仅有影视明星、商人、普通群众、也有国家的公务人员或机构。这些代表国家权力的公务人员或机构通过微博传达党和政府的声音及时公布相关数据和事件，同时也可以倾听人民心声诉求排解与政府管理有关的实际问题。然而，在微博中，不仅有健康积极的内容，也充斥着损害党和国家形象的言论。因此，及时的发现这些损害党和国家形象的话题，并加以监督和引导对维护社会的稳定有着重要的作用。随着数据量的激增，传统的话题预测模型已不适用，如何有效挖掘和分析微博政务话题，预测舆情趋势进而提前采取防治措施已成为相关管理部门亟待解决的问题。……