本文關鍵詞：基于PBTM的海量微博主題發(fā)現(xiàn)

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【摘要】：BTM(biterm topic model)能較好挖掘出微博主題。但面對海量微博,BTM無法勝任,因為BTM挖掘主題速度過慢�；诖�,提出一種基于吉布斯采樣本主機biterm元組來更新主題單詞全局矩陣的分布式的BTM模型PBTM(parallel biterm topic model),通過多臺主機同時對語料庫進行本主機biterm吉布斯采樣,然后每次迭代后更新全局主題單詞矩陣,直到采樣收斂。通過MPI集群實現(xiàn)PBTM模型,實驗結果表明,PBTM主題挖掘微博文本速度較BTM大大加快。
【作者單位】： 武漢大學計算機學院;
【關鍵詞】： 主題模型 主題發(fā)現(xiàn) PBTM 吉布斯采樣 分布式計算
【基金】：國家自然科學基金重點項目(61133012);國家自然科學基金面上項目(61173062)
【分類號】：TP393.092
【正文快照】： 微博即微博客,始于美國Twitter公司,是一個基于用戶關系信息分享、傳播以及獲取的平臺。用戶可以通過Web、WAP等各種客戶端組建個人社區(qū),以140字左右的文字更新信息,并實現(xiàn)即時分享。同時本土的微博服務在這幾年非常盛行,其中騰訊微博、新浪微博最為流行。如何快速從這種海量

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本文編號：1015985