基于社区时空主题模型的微博社区发现方法

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基于社区时空主题模型的微博社区发现方法

段炼, 朱欣焰

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段炼, 朱欣焰. 基于社区时空主题模型的微博社区发现方法[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(3): 464-469. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.025

引用本文:

段炼, 朱欣焰. 基于社区时空主题模型的微博社区发现方法[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(3): 464-469. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.025

DUAN Lian, ZHU Xin-yan. Microblog Community Detection Method based on Community Spatio-Temporal Topic Model[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(3): 464-469. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.025

Citation:

DUAN Lian, ZHU Xin-yan. Microblog Community Detection Method based on Community Spatio-Temporal Topic Model[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(3): 464-469. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.025

基于社区时空主题模型的微博社区发现方法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.025

段炼^1,2,3,
朱欣焰^3,4

1.
广西师范学院北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室南宁 530001;
2.
广西师范学院资源环境科学学院南宁 530001;
3.
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉 430079;
4.
武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉 430079

基金项目:

国家863计划(2013AA12A203); 国家自然科学基金(41361022)

作者简介:
段炼(1981-),男,博士生,主要从事时空数据挖掘方面的研究.

中图分类号: P208

Microblog Community Detection Method based on Community Spatio-Temporal Topic Model

DUAN Lian^1,2,3,
ZHU Xin-yan^3,4

1.
Education Ministry Key Laboratory of Environment Evolution and Resources Utilization in Beibu Bay Guangxi Teachers Education University,Nanning 530001;
2.
Resources and Environment Science Department,Guangxi Teachers Education University Nanning 530001;
3.
State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping & Remote Sensing,Wuhan University Wuhan 430079;
4.
Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trusted Computing of Ministry of Education,Wuhan University Wuhan 430079

摘要: 提出了一种基于主题模型的微博社区发现方法. 该方法采用狄利克雷过程(Dirichlet process)自适应生成多个潜在地理区域; 利用多项式分布描述主题在连续时间中的强度; 将用户对潜在地理区域和社区的选择偏好引入主题模型; 最后通过EM方法和Gibbs采样，实现时空主题模型参数估算，以基于主题相似性进行社区发现. 实验表明，该方法能更加准确地识别微博社区.
- 狄利克雷过程 /
- 地理标识微博 /
- 微博社区发现 /
- 微博主题挖掘 /
- 时空主题模型
Abstract: This paper presents a novel micro-community detection method based on topic model. Multiple latent geographical regions by Dirichlet process are created adaptively. A multinomial distribution is then employed to depict topics evolutions within each time bin. User selection preferences of latent geographical region and community are introduced in topic model. Finally, the EM method and Gibbs sampling method are used to estimate spatio-temporal topic model parameters so that community detection can be realized by topics similarity. Experiment results show that this method can promote the performances of community identifying.
- dirichlet process /
- geo-tagged microblog /
- microblog community detection /
- microblog topic mining /
- spatio-temporal topic model

[1]	刘景发, 陈靖岚, 赵鹏. 基于Wang−Landau抽样的主题爬虫方法 . 电子科技大学学报, 2023, 52(4): 578-587. doi: 10.12178/1001-0548.2022183
[2]	钱吉裕, 魏涛, 王韬, 李秋燕, 吴传贵. 高性能硅基微流道优化方法研究 . 电子科技大学学报, 2020, 49(1): 92-97. doi: 10.12178/1001-0548.2018250
[3]	赵紫娟, 李小珂, 郭强, 杨凯, 刘建国. 基于LDA的复杂网络整体研究态势主题分析 . 电子科技大学学报, 2019, 48(6): 931-938. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.06.019
[4]	赫熙煦, 陈雷霆, 张民, 孙青云. 基于动态认知的微博用户行为关系网络构建方法 . 电子科技大学学报, 2018, 47(2): 262-266. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.02.016
[5]	张永棠, 罗海波. 考虑用户-发布者关系的个性化微博搜索模型 . 电子科技大学学报, 2018, 47(4): 626-632. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.04.024
[6]	杨仁凤, 陈端兵, 谢文波. 微博用户兴趣主题抽取方法 . 电子科技大学学报, 2018, 47(4): 633-640. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.04.025
[7]	黄青松, 戴丹, 冯旭鹏, 付晓东, 刘骊, 刘利军. 面向微博可信度评估的辩论图模型 . 电子科技大学学报, 2017, 46(2): 392-398. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.02.013
[8]	罗春海, 刘红丽, 胡海波. 微博网络中用户主题兴趣相关性及主题信息扩散研究 . 电子科技大学学报, 2017, 46(2): 458-468. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.02.022
[9]	刘晶, 王峰, 胡亚慧, 李石君. 基于微博行为数据的不活跃用户探测 . 电子科技大学学报, 2015, 44(3): 410-414. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.03.016
[10]	吴联仁, 李瑾颉, 闫强. 基于时间异质性的微博信息传播模型 . 电子科技大学学报, 2015, 44(5): 657-662. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.05.003
[11]	徐雅斌, 石伟杰. 微博用户推荐模型的研究 . 电子科技大学学报, 2015, 44(2): 254-259. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.016
[12]	薛博, 陈小梅, 毛冰晶, 倪国强. 镜面微振动时点扩散函数的仿真分析 . 电子科技大学学报, 2014, 43(1): 155-160. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.026
[13]	毕娟, 秦志光. 基于概率主题模型的社交网络层次化社区发现算法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 898-903. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.018
[14]	陆豪放, 张千明, 周莹, 喻星, 周涛, 张子柯. 微博中的信息传播: 媒体效应与社交影响 . 电子科技大学学报, 2014, 43(2): 167-173. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.002
[15]	邵凤, 郭强, 曾诗奇, 刘建国. 微博系统网络结构的研究进展 . 电子科技大学学报, 2014, 43(2): 174-183. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.003
[16]	闫强, 吴联仁, 郑兰. 微博社区中用户行为特征及其机理研究 . 电子科技大学学报, 2013, 42(3): 328-333. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.002
[17]	施侃晟, 刘海涛, 白英彩, 宋文涛, 周书勇. 便于快速信息融合的主题检测算法 . 电子科技大学学报, 2012, 41(6): 890-892. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.06.014
[18]	刘焕玲, 贾建援, 殷磊. 圆形微通的对流换热特性研究 . 电子科技大学学报, 2009, 38(3): 476-480. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.03.038
[19]	顾小卫, 蒙林, 李家胤, 孙宜琴, 于新华. 微空心阴极放电的计算机模拟 . 电子科技大学学报, 2009, 38(2): 236-239. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.02.19
[20]	王瑞平, 万柏坤, 高上凯. 使用遗传算法的乳腺微钙化点特征优化 . 电子科技大学学报, 2007, 36(1): 137-139,153.

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基于社区时空主题模型的微博社区发现方法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.025

段炼^1,2,3,
朱欣焰^3,4

1. 广西师范学院北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室南宁 530001;

2. 广西师范学院资源环境科学学院南宁 530001;

3. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉 430079;

4. 武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉 430079

基金项目:

国家863计划(2013AA12A203); 国家自然科学基金(41361022)

作者简介:
段炼(1981-),男,博士生,主要从事时空数据挖掘方面的研究.

收稿日期: 2013-10-29
修回日期: 2014-03-18
刊出日期: 2014-06-15

中图分类号: P208

关键词:

摘要: 提出了一种基于主题模型的微博社区发现方法. 该方法采用狄利克雷过程(Dirichlet process)自适应生成多个潜在地理区域; 利用多项式分布描述主题在连续时间中的强度; 将用户对潜在地理区域和社区的选择偏好引入主题模型; 最后通过EM方法和Gibbs采样，实现时空主题模型参数估算，以基于主题相似性进行社区发现. 实验表明，该方法能更加准确地识别微博社区.

English Abstract

段炼, 朱欣焰. 基于社区时空主题模型的微博社区发现方法[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(3): 464-469. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.025

引用本文:

段炼, 朱欣焰. 基于社区时空主题模型的微博社区发现方法[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(3): 464-469. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.025

DUAN Lian, ZHU Xin-yan. Microblog Community Detection Method based on Community Spatio-Temporal Topic Model[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(3): 464-469. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.025

Citation:

DUAN Lian, ZHU Xin-yan. Microblog Community Detection Method based on Community Spatio-Temporal Topic Model[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(3): 464-469. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.025

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