發(fā)布時間：2020-08-20 19:03

【摘要】：近年來,微博、推特和臉書等在線社交平臺迅猛發(fā)展,用戶量激增,正在沖擊傳統(tǒng)新聞媒體,成為當(dāng)今社會人們最重要的一個方便快捷的信息獲取來源和傳播渠道。人們也研究和依靠在線社交網(wǎng)絡(luò)分析的理論和方法,發(fā)現(xiàn)并分析隱含在社交媒體中的話題及其演化規(guī)律。隨著數(shù)以億計、來自不同領(lǐng)域方向,具有不同背景的人群,持續(xù)地在社交媒體上分享自己對于成千上萬社會熱點事件的觀點與思想,上述話題的演化分析需求也被迫向著精準(zhǔn)化和更細(xì)粒度的方向發(fā)展。基于用戶感興趣信息內(nèi)容的發(fā)現(xiàn)并追蹤社交網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的事件的細(xì)粒度話題演化過程,成為當(dāng)前話題演化分析研究的重要問題之一。本文在研究話題發(fā)現(xiàn)與演化的基礎(chǔ)上,對基于在線社交網(wǎng)絡(luò)的文本流中細(xì)粒度話題演化模型進(jìn)行了深入的研究。主要關(guān)注如何從高度動態(tài)化的在線短文本數(shù)據(jù)流中,挖掘出用戶感興趣的高質(zhì)量細(xì)粒度話題,并對其演化過程進(jìn)行追蹤和研究。幫助用戶在高速變化的網(wǎng)絡(luò)時代及時有效地了解和掌握其所關(guān)注的方面最前沿、最敏感的話題,并根據(jù)這些話題的演化規(guī)律和發(fā)展趨勢做出相應(yīng)的判斷和決策。本文的主要研究內(nèi)容,包括以下三個部分:第一,對當(dāng)前主流的話題發(fā)現(xiàn)與演化技術(shù)進(jìn)行研究,再結(jié)合新浪微博等在線社交網(wǎng)絡(luò)中短文本的特點以及文檔集合自帶的時間信息,針對用戶對于話題演化分析更聚焦、更細(xì)節(jié)的需求,分析了現(xiàn)有方法在解決這個問題中可能存在的不足與局限性,在TTM模型(targeted topic model)的基礎(chǔ)上改進(jìn)擴展成可對在線文本流進(jìn)行話題演化分析的細(xì)粒度話題演化模型FG-TEM(fine-grained topic evolution model)。第二,定義了子話題間的五種關(guān)系。通過對文檔集合按照固定尺寸的時間窗口進(jìn)行劃分,再通過細(xì)粒度話題演化模型獲取不同時間窗口內(nèi)的文檔-話題概率分布和話題-詞概率分布。通過計算不同時間窗口內(nèi)子話題間的KL散度來判斷子話題間的相似度,從而獲得子話題間的演化路徑,再計算不同時間窗口內(nèi)各個子話題的話題強度。基于這一系列子話題間演化路徑以及強度變化過程,繪制出用戶感興趣方面的細(xì)粒度話題在整個時間域上的細(xì)粒度話題內(nèi)容和強度演化圖。第三,針對在線社交網(wǎng)絡(luò)文本的特點,提出了一種新的話題一致性度量指標(biāo)EPMI�；�于E-PMI對上述提出的細(xì)粒度話題演化模型進(jìn)行評估,實驗結(jié)果驗證了FG-TEM生成的話題一致性高,質(zhì)量好,更貼近用戶需求,因此模型的效果也更好。
【學(xué)位授予單位】：國防科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.1
【圖文】：

國防科技大學(xué)研究生院專業(yè)學(xué)位碩士學(xué)位論文主題都是固定詞表上的一個多項式分布；每篇文檔中的詞與詞之，每一個詞都獨立存在，交換彼此的順序并不影響文檔本身；每篇個話題，有一個固定的主題混合比例，從狄利克雷分布中抽樣得到詞都由其中一個話題生成。經(jīng)典的 LDA 模型將文檔集合中每一篇話題詞的概率分布的形式表示。同時它是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，訓(xùn)注好的訓(xùn)練集，僅僅需要給定一個文檔集合以及一個確定的話題數(shù)vidM.Blei 在 2003 年發(fā)表的論文中提出的 LDA 模型的原始模型，概率分布θ加上了狄利克雷先驗，而對話題-詞的概率分布φ并沒有。而后 T.L.Giffiths 對原始 LDA 模型進(jìn)行了改進(jìn)，給話題-詞概率分克雷先驗，因為多項式分布和狄利克雷分布滿足共軛分布特性，樣算法來進(jìn)行相應(yīng)的參數(shù)推導(dǎo)。因為 Gibbs 采樣推導(dǎo)簡單，且效大多數(shù)的應(yīng)用中，基本采用 Gibbs 采樣算法來進(jìn)行相關(guān)的參數(shù)估計型如圖 2.1，其中陰影部分表示可觀測變量，空心部分表示隱含變

國防科技大學(xué)研究生院專業(yè)學(xué)位碩士學(xué)位論文想。同時由于主題模型是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，所以即使在應(yīng)用于大數(shù)據(jù)時，仍然可能產(chǎn)無法令人滿意的結(jié)果。近年來，一種基于知識的主題模型被提了出來，這種模型要用戶提供一些現(xiàn)有的領(lǐng)域知識來指導(dǎo)模型產(chǎn)生更好的話題�；�于知識的主題模型同樣也可以應(yīng)用于聚焦式話題發(fā)現(xiàn)，在[20]中，作者利狄利克雷森林先驗（DirichletForestPriors），將用戶對于各種話題應(yīng)該具有的各高概率或者低概率話題詞的組成的了解和知識整合進(jìn)主題模型中。ArjunMukherj等人則提出了一種基于用戶提供的作為一些方面類別的種子詞匯來準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)用所需信息的方法，并設(shè)計了兩種基于現(xiàn)有知識的主題模型 SAS 和 ME-SAS[21]，圖 2.2。這兩種模型將種子詞匯作為反映用戶感興趣類別的關(guān)鍵詞來自動提取并用戶所需的信息。

圖 2.3 TTM 模型圖2.2話題演化模型分析分析主要是衡量分析同一個話，題隨著時間的推移，話的動態(tài)性、發(fā)展性和差異性。話題演化分為兩個方面：表示內(nèi)容隨著時間所產(chǎn)生的變化，而這個變化反過程，而發(fā)生的變化。例如，在國際會議開幕前夕，大家的關(guān)備工作，而在會議閉幕之后，大家的關(guān)注點就轉(zhuǎn)移到了生活所帶來的影響。則表示話題強度，隨著時間的推移而經(jīng)歷的一個低潮到程，而這個變化的過程，反應(yīng)了隨著時間的推移，用戶。例如，對于每年舉辦一次的全國人民代表大會，只有戶關(guān)注，在非會議期間受到的關(guān)注程度較低。介紹在一些在線社交網(wǎng)絡(luò)中最常用的且適用范圍廣泛

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