[发明专利]基于BTM和GloVe相似度线性融合的微博热点话题发现算法在审
| 申请号： | 201910770568.4 | 申请日： | 2019-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN111368072A | 公开（公告）日： | 2020-07-03 |
| 发明（设计）人： | 吴迪;张梦甜;生龙;黄竹韵;杨瑞欣;孙雷 | 申请（专利权）人： | 河北工程大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/34;G06F40/211;G06F40/289;G06F40/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津英扬昊睿专利代理事务所(普通合伙) 12227 | 代理人： | 徐忠丽 |
| 地址： | 056038 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明为一种基于BTM和GloVe相似度线性融合的微博热点话题发现算法，其特征在于由数据采集及预处理、建模、聚类三个阶段，先进行数据采集及预处理，然后将得到的数据进行建模，再将建模后的数据进行聚类；本发明针对K‑means算法的距离函数会影响微博热点话题聚类结果这一问题，提出一种基于BTM和GloVe相似度线性融合的微博热点话题发现算法。GloVe模型仅训练词与词共现矩阵中的非零元素而不是整个稀疏矩阵来利用统计信息，有效地缓解了TF‑IDF算法在构建文档‑词向量矩阵过程中所面临的稀疏性问题。GloVe模型同时结合了全局矩阵分解和局部上下文窗口的方法，训练出的词向量能够携带更多的语义信息，在一定程度上能够缓解BTM主题模型不能较好解决的一词多义问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 btm glove 相似 线性 融合 热点话题 发现 算法 | ||
【主权项】：
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