基于社区时空主题模型的微博社区发现方法-论文.pdf

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1、第43卷第3期电子科技大学学报Vb1．43NO．32014年5月JournalofUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMav2014基于社区时空主题模型的微博社区发现方法段炼2，一，朱欣焰。(1．广西师范学院北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室南宁530001；2．广西师范学院资源环境科学学院南宁530001；3．武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079；4．武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉430079)【摘要】提出了一种基于主题模型的微博社区发现方法．该方法采用狄利克雷过程(Dirichl

2、etprocess)自适应生成多个潜在地理区域；利用多项式分布描述主题在连续时间中的强度；将用户对潜在地理区域和社区的选择偏好引入主题模型；最后通过EM方法和Gibbs采样，实现时空主题模型参数估算，以基于主题相似性进行社区发现。实验表明，该方法能更加准确地识别微博社区。关键词狄利克雷过程；地理标识微博：微博社区发现；微博主题挖掘；时空主题模型中图分类号P208文献标志码Adoi：10．3969~．issn．1001-0548．2014．03．025MicroblogCommunityDetectionMethodBasedOnCommunitWySpoatio-—’l'empooral

3、—’IOpDicCMJⅥo0delDUANLian1．‘andZHUXin-yans(1_EducationMinistKeyLaboratoryofEnvironmentEvolutionandResourcesUtilizationinBeibuBay,GuangxiTeachersEducationUniversity,Nanning530001；2．ResourcesandEnvironmentScienceDepartment,OuangxiTeachersEducationUniversityNanning530001；3．StateKeyLaboratoryofInform

4、ationEngineeringinSurveying,Mapping&Rem~eSensing,WuhanUniversityWuhan430079；4．KeyLaboratoryofAerospaceInformationSecurityandTrustedComputingofMinistryofEducation，WuhanUniversityWuhan430079)AbstractThispaperpresentsanovelmicro-communitydetectionmethodbasedontopicmode1．Multiplelatentgeographicalreg

5、ionsbyDirichletprocessarecreatedadaptively．AmultinomialdistributioniSthenemployedtodepicttopicsevolutionswithineachtimebin．Userselectionprefcrenccsoflatentgeographicalregionandcommunityareintroducedintopicmode1．Finally。theEMmethodandGibbssamplingmethodareusedtoestimatespatio．temporaltopicmodelpar

6、ametersSOthatcommunitydetectioncanberealizedbytopicssimilarity．ExperimentresultsshowthatthismethodCanpromotetIleperformancesofcommunityidentifying．KeywordsDirichletprocess；geo-taggedmicroblog；microblogcommunitydetection；microblogtopicmining；spatio-temporaltopicmodel微博作为目前最具代表性的社交网络服务，逐程度来发现社区，或基于

7、聚类等模型进行网络分割渐成为一种重要的沟通工具和平台。由于其实时性以获取社区，忽略了社区的潜在主题特征。社区潜高、流量大、内容覆盖面广，近年来，微博已经成在主题表现为：属于该社区的用户所发表和转发微为社会舆论、商业营销和城市功能的“传感器”。博的内容趋向于若干个特定的信息类别，如“体育”所谓社区，是指用户根据小世界特性聚集形成若干“科技”等，反映了用户在若干方面的兴趣倾向。群体。发现微博中的社区，能更好地理解信息传播而多个用户对某一