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在社会网络话题模型中,一些频繁出现的单词往往出现在不同的话题中。用户对这些单词感兴趣,因而分析时不能省略,这给话题分析带来了严重的挑战。为了解决这一问题,对话题模型中的节点流行性进行建模,提出了一种考虑节点重要性的LDA(latent Dirichlet allocation)社会网络话题模型。在该模型中,提出了流行性组件的概念,并提出了一种包含了流行性组件的扩展话题模型。通过实验结果表明,提出的包含流行性组件的扩展话题模型具有更好的预测能力,其预测结果的准确性明显优于现有的相关研究。