【摘 要】
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为了发现论坛数据中感兴趣的话题并对话题进行演化跟踪,文中首先利用潜在狄利克雷分配（LDA）模型将文本由词汇空间降维到主题空间,然后采用聚类算法在主题空间对文本集进行聚类,
【机 构】
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四川大学计算机学院∥网络与可信计算研究所
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目(2012BAH18B05);国家自然科学基金资助项目(61272447)~~
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为了发现论坛数据中感兴趣的话题并对话题进行演化跟踪,文中首先利用潜在狄利克雷分配（LDA）模型将文本由词汇空间降维到主题空间,然后采用聚类算法在主题空间对文本集进行聚类,并利用文中提出的热点话题检测方法得出热点话题.基于发现的热点话题,文中提出了基于在线LDA（OLDA）话题模型的论坛热点话题演化跟踪模型（HTOLDA）,该模型只选择热点话题进行先验传递,并通过设置同一话题相邻时间片的语义距离来判断话题的状态.实验结果表明,HTOLDA模型对各个时间片的论坛数据集的建模能力优于OLDA模型,并能够有效地对
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