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基于知识图谱和LDA模型的社会媒体数据抽取 麻友;岳昆;张子辰;王笑一;郭建斌 【期刊名称】《华东师范大学学报（自然科学版）》 【年(卷),期】2018(000)005 【摘 要】社会媒体数据的抽取,是社会舆论集散、新闻信息传播、企业品牌推广、商业营销拓展等研究和应用的基础,准确的抽取结果是数据分析有效性的重要保证.本文针对社会媒体数据的非结构、多主题特征,基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型挖掘数据中的隐含主题,利用数据特征词序列和知识图谱描述的实体及实体间的关联关系,实现对特定领域数据的抽取.建立在“今日头条”新闻数据和新浪微博数据之上的实验结果表明,本文提出的方法能有效地实现社会媒体数据的抽取. 【总页数】12页(P183-194) 【作 者】麻友;岳昆;张子辰;王笑一;郭建斌 【作者单位】云南大学信息学院,昆明650500;云南大学信息学院,昆明650500;云南大学信息学院,昆明650500;云南大学民族学与社会学学院,昆明 650500;云南大学民族学与社会学学院,昆明 650500 【正文语种】中 文 【中图分类】TP311 【相关文献】 1.基于图和LDA主题模型的关键词抽取算法 [J], 刘啸剑;谢飞;吴信东 2.基于LDA主题模型的评价对象抽取 [J], 何甜;解建军 3.基于LDA模型和AP聚类的主题事件抽取技术 [J], 张建恒;黄蔚;胡国超 4.一种基于LDA模型的关键词抽取方法 [J], 朱泽德;李淼;张健;曾伟辉;曾新华 5.基于改进LDA主题模型的产品特征抽取 [J], 佘维军;刘子平;杨卫芳 因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买 本文来源：https://www.dywdw.cn/1a825b8acd2f0066f5335a8102d276a200296083.html
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2022-12-22
