【摘 要】
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随着web技术的日益完善和大数据时代的悄然来临,以微博为代表的社交媒体已经成为了人们思想汇聚和信息交流的重要网络平台。无论是理论还是实践都能够证明,社交媒体能够有效反映当前人们所关注的经济问题,为金融市场参与者做舆情分析和投资决策提供准确的指导。因此,随着文本挖掘技术的不断发展,有关微博的主题提取在金融市场上逐渐得到了各种应用。然而,微博数据通常具有非结构化、文本稀疏和信息冗余等问题,使得基于中文
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随着web技术的日益完善和大数据时代的悄然来临,以微博为代表的社交媒体已经成为了人们思想汇聚和信息交流的重要网络平台。无论是理论还是实践都能够证明,社交媒体能够有效反映当前人们所关注的经济问题,为金融市场参与者做舆情分析和投资决策提供准确的指导。因此,随着文本挖掘技术的不断发展,有关微博的主题提取在金融市场上逐渐得到了各种应用。然而,微博数据通常具有非结构化、文本稀疏和信息冗余等问题,使得基于中文环境下的主题提取存在着巨大挑战。
为缓解以上问题,本文提出了一种兼顾文本内容和微博互动性的主题提取方法。该方法将四种典型的微博关系引入到特征中:文本相似性、提及、转发和话题标签。在考虑了这四种特征后,本文建立了“微博-微博”关系矩阵和“微博-主题词”矩阵,再采用两个连续的非负矩阵分解(NMF)过程来分解以上矩阵,得到微博的聚类结果,并提炼出相应的主题词来表示主题。为评估该方法的有效性,本文在微博数据集上进行了一系列对比实验,实验结果表明,该方法在微博聚类精度和主题一致性方面均优于传统的主题提取方法。
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