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由于微博文本的長(zhǎng)度較短，直接使用隱狄利克雷分布（LDA）模型會(huì)導(dǎo)致特征向量高維稀疏。為此，提出種融合標(biāo)簽語(yǔ)義的熱點(diǎn)話(huà)題挖掘方法。利用公共塊算法計(jì)算微博標(biāo)簽的相似度，合并標(biāo)簽相似度較高的微博文本。采用LDA模型對(duì)合并后的文本建模，并通過(guò)K- means聚類(lèi)算法挖掘微博熱點(diǎn)話(huà)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與針對(duì)單微博文本建模的方法以及直接合并相同標(biāo)簽的方法相比，該方法的困惑度較低，挖掘熱點(diǎn)話(huà)題的準(zhǔn)確性較高。
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