基于层次聚类的微博敏感话题检测算法研究

摘要微博已成为信息时代优秀的主流自媒体平台，作为网民发布、获取信息的关键桥梁，微博话题与现实社会民情紧密相联。

对微博热点事件的检测与分析是网络舆情监测工作的一项重点，如何在海量微博数据中提取有效的热点信息，以及如何正确跟踪关键热点信息，已经成为微博数据挖掘的研究重点。

支撑一条微博参与到热点话题的关键因素是微博内容，因此以微博内容为出发点研究微博热点话题的抽取与预测工作是有效的。

论文提出一种基于内容的中文微博热点话题检测与趋势预测算法。

通过对微博的文本内容特征和传播特征的研究，针对其文本短、词频低、互动功能使用频繁等特点，结合LDA话题抽取结果设计出基于内容的热点话题检测算法(LDA driven Content-based Hot topic detection Algorithm, LDA-CHA)；然后基于所检测的热点话题结果，构造基于话题内容参与状态的隐马尔科夫模型(Content Participation-based Hidden Markov Model, CPHMM)，有效预测热点话题的短期热度趋势。

论文主要工作及创新如下：（1）分析研究传统热点检测方法的特点，并结合微博自身影响力特征，论文提出基于内容的热点话题检测算法LDA-CHA，同时从语义和词频两个角度考虑微博的文本特征，综合微博转发、评论、点赞等直接传播特征，考察其线性关系并通过因子分析法改进微博热度计算公式，并结合语义权重和词频权重改进话题热度计算公式，有效地提升热点话题检测的准确率。

（2）热点话题的热度趋势预测。

通过对热点话题的微博内容参与率和话题热度状态的定义与识别，在LDA-CHA热点检测结果的基础之上，论文构造了用于热点话题趋势预测的隐马尔科夫模型CPHMM，通过训练能够学习出模型参数的局部最优解，经过评估训练所得的预测模型相对可靠，其计算复杂度与输入语料的规模亦在可接受范围内，预测结果具有可信性。

（3）论文基于真实微博数据集，实验验证了热点话题检测结果的准确性，评估了热度趋势预测模型的可靠性，对比实验结果充分证明了论文模型的有效性。

微博数据提取与话题检测方法研究的内容如公式５．２中所示。

在上述定义的公式中召回率和漏检率的和为１。

错检率（Ｂ。

）如公式５．４所示：如＝ＦＡＩＮＴ×１００％（５．４）其中ＦＡ表示的是话题检测系统错误地检测出的属于该话题的文本数量。

Ⅳ７表示的是所有不属于该话题的文本的数量。

耗费函数值（Ｃｍ，）如公式５．５所示：（ｋ，＝Ｇ☆，×艺妇×弓。

ｇ甜＋％ｘ毛ｘ只一恤。

（５．５）耗费函数值是通过漏检率和错检率计算出来的，这个数据指标是对实验结果综合的评价。

公式中，￡栅和如如上公式５．３和５．４所示，Ｇ栅和％是对应的代价系数，分别表示的是漏检和错检一个文本的代价，霉榷。

和圪。

州为频率系数，其中＃啦。

表示的是有关某个话题文本出现的几率，ｅ。

表示的是有关某个话题文本不出现的几率，￡。

删与只。

一：雌。

和为ｌ。

其中这几项系数Ｃｍ泌、Ｃ鲥、只。

；群和‰一，。

；。

都是实现设定好的值，～般情况下将这些参数设置如下：Ｇ括，－－１．０，ｃ■＝ｏ．１，只姗。

＝０．０２，￡。

一，。

删＝ｌ－Ｐｔａｒｇｅｔ＝ｏ．９８。

当％越小时代表该话题检测系统的效果越好。

５．４相似度参数及时问参数的确定从相似度计算公式（４．１７）可知，在进一步实验之前需要先确定参数ｔＺ的值和口的值。

ａ表示了微博在内容相似度上的影响，∥表示时间参数对相似度的影响，如图５．１。

ｌ粤…７蓄ｏ．０８＼私＼壤０．０７Ｏ．０６＼０，０５，——＼０．０４＼＼、—／一～ｎｒ，Ｌ—————————一————一Ｏ．０１…一０．６０．６５０．７Ｏ，７５Ｏ．８０．８５０．９０．９５１ａ取值图１口取值对聚类结果的影响Ｆｉｇ．１ＴｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｂａｓｅｄＯｎｖａｌｕｅｏｆ口。

基于层次结构的多策略中文微博情感分析和特征抽取一、本文概述本文旨在探讨基于层次结构的多策略中文微博情感分析和特征抽取方法。

随着社交媒体的普及，微博已成为人们表达情感、分享观点的重要平台。

然而，微博短文本的特点使得情感分析和特征抽取面临诸多挑战，如文本长度短、信息量大、语义复杂等。

因此，研究有效的情感分析和特征抽取方法对于理解微博用户的情感倾向、挖掘潜在的社会价值具有重要意义。

本文首先介绍了中文微博情感分析和特征抽取的研究背景和意义，阐述了当前研究的挑战和发展趋势。

接着，详细阐述了基于层次结构的多策略情感分析方法，包括文本预处理、特征提取、情感分类等步骤，并重点介绍了层次结构在情感分析中的应用。

在此基础上，本文进一步探讨了特征抽取的方法，包括基于规则的特征抽取、基于统计的特征抽取和基于深度学习的特征抽取等，并对各种方法进行了比较和分析。

本文的创新点在于将层次结构引入中文微博情感分析和特征抽取中，充分利用了微博文本的层次性特点，提高了情感分析的准确性和特征抽取的有效性。

本文还结合多种策略进行情感分析和特征抽取，充分考虑了微博文本的复杂性和多样性。

本文总结了研究成果和贡献，指出了研究中存在的不足之处和未来的研究方向，为中文微博情感分析和特征抽取的研究提供了有益的参考和借鉴。

二、文献综述近年来，随着社交媒体的快速发展，微博等短文本社交平台已经成为公众表达情感、分享观点的重要渠道。

因此，对微博文本进行情感分析和特征抽取成为了自然语言处理领域的研究热点。

情感分析，也称意见挖掘或情感倾向性分析，旨在判断文本的情感倾向，如积极、消极或中立。

特征抽取则是从文本中提取出能够代表其情感倾向的关键信息或词汇。

针对中文微博的情感分析和特征抽取，已有大量研究提出了不同的方法和策略。

基于层次结构的方法在情感分析中逐渐受到关注。

这种方法将文本按照句子、短语或词汇等不同层次进行划分，并在每个层次上进行情感分析。

例如，某些研究首先对整个微博文本进行情感判断，然后进一步对其中的句子或短语进行细粒度分析。

在线社交网络中基于聚类分析的热点话题挖掘研究随着网络技术的快速发展，人们越来越注重在线社交网络的使用。

在这个复杂的网络世界中，热点话题是人们关注的焦点。

热点话题具有一定的时间限制，但影响力却广泛，因此对其的挖掘和研究具有重要意义。

为了进行在线社交网络上热点话题的挖掘和研究，可以使用聚类分析算法。

聚类分析是一种数据挖掘技术，它通过将数据分组来识别数据中的相似模式。

在聚类分析中，数据点根据某些相似性指标被分为几个簇。

这些簇可以看作是相互之间有相似特性的一组数据集合。

在热点话题挖掘中，用户发布的内容可以看作是数据点，而聚类分析则将这些数据点分为不同的簇，以找到相似的话题。

在进行热点话题挖掘的过程中，首先需要对数据进行预处理。

这包括数据清洗、数据变换和特征提取等步骤。

数据清洗是指剔除无用信息和噪声。

数据变换是将数据由不同的表达方式转化为统一的表达方式。

在特征提取中，我们需要识别哪些特征可以反映话题的相似性。

例如，在微博中，可以通过文本、标签、时间和位置等特征进行相似性分析。

在对数据进行预处理后，可以使用聚类算法进行热点话题挖掘。

目前常用的聚类算法包括层次聚类、基于密度的聚类和基于划分的聚类等。

层次聚类是一种自底向上的聚类方法，它将数据点不断地合并形成类别。

基于密度的聚类则利用密度来刻画数据点之间的聚类度，而基于划分的聚类将数据点划分为若干个簇。

对于不同类型的数据，可以选择不同的聚类算法进行处理。

除了聚类算法，文本挖掘技术也是进行热点话题挖掘的重要手段。

在热点话题挖掘中，文本挖掘可以用于分析文本的情感倾向、主题分类及内容摘要等方面。

通过文本挖掘技术，可以对话题进行更加深入、准确的分析。

在热点话题挖掘的过程中，还需要其他辅助手段的支持。

例如，在微博中，热门话题标签可以反映用户对话题的关注程度。

通过分析热门话题标签的使用情况，可以更好地把握热点话题的变化。

总之，使用聚类分析算法进行在线社交网络中热点话题挖掘具有较高的准确度和效率。

基于微博数据的事件检测与跟踪算法研究事件检测与跟踪是社交媒体分析领域的重要研究方向之一，它能够帮助人们从大规模的社交媒体数据中发现和追踪特定事件的发展过程和演变趋势。

随着微博等社交媒体平台的迅速发展，基于微博数据的事件检测与跟踪算法研究变得日益重要且具有挑战性。

一、事件检测算法的研究事件检测是社交媒体分析中的基础任务之一。

在基于微博数据的事件检测算法研究中，研究者通常会面临以下问题：1. 数据来源的选择：微博平台是一个信息爆炸的源头，每天产生大量的微博数据。

为了进行事件检测，研究者需要选择特定的数据来源，以保证算法的可行性和有效性。

2. 特定事件的定义：研究者需要定义一个明确的事件，并确定相关的特征或关键词，用于检测该事件在微博中的表达。

3. 数据预处理：由于微博数据的特殊性，研究者需要对原始数据进行预处理，例如分词、去除停用词、词性标注等，以便后续的特征提取和模型训练。

4. 特征提取：为了准确地检测事件，研究者需要从微博数据中提取有意义的特征，如关键词、主题词、情感信息等。

这些特征可以帮助研究者快速捕捉事件的相关信息。

5. 模型构建与训练：基于提取到的特征，研究者需要构建一个适当的模型来进行事件检测。

常用的模型包括文本分类模型、聚类模型等。

在模型训练时，研究者需要使用标注好的数据集进行监督学习或者使用无标注的数据进行无监督学习。

二、事件跟踪算法的研究事件跟踪是在事件检测的基础上，进一步追踪事件的发展过程和演变趋势。

在基于微博数据的事件跟踪算法研究中，研究者需要解决以下问题：1. 连续时间窗口的选择：为了进行事件跟踪，研究者需要选择合适的时间窗口来捕捉事件的发展和演变。

时间窗口的选择不仅要考虑到事件的时效性，还要确保事件之间的关联性。

2. 跟踪模型的构建：研究者需要基于事件的上下文信息构建一个事件跟踪模型。

该模型可以利用事件关键词、话题演化、用户参与度等特征来提供事件的全局视角。

3. 跨平台数据整合：微博平台仅仅是社交媒体平台中的一部分，为了更加全面地追踪事件，研究者还需要将来自其他社交媒体平台的数据整合到跟踪模型中。

基于混合聚类的微博热点话题发现方法张亚男;冯建文【摘要】针对划分聚类算法对初始中心较为敏感的缺陷,提出了一种新的热点话题检测方法.首先,为了降低语义表达形式带来的误差,采用结合语义相似度的TF-ID F 函数计算特征权重;然后,用AGNES算法进行聚类,得到初始聚类中心,再用K-means算法聚类出最终结果;最后,分析微博的转发数和评论数对热度的影响,计算话题热度并对结果进行排序.通过实验验证了新方法的有效性.【期刊名称】《杭州电子科技大学学报》【年(卷),期】2018(038)001【总页数】7页(P59-64,80)【关键词】聚类算法;向量空间模型;话题聚类;热点话题【作者】张亚男;冯建文【作者单位】杭州电子科技大学计算机学院,浙江杭州310018;杭州电子科技大学计算机学院,浙江杭州310018【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言随着社交网络的发展，人们通过微博来获取信息、及时分享和发表观点，但是相较于传统的长文本，微博内容简短，书写随意，且数据量巨大，内容杂乱无章[1]。

在微博上采用传统的话题检测技术得到的效果不尽如人意，因此，如何针对微博文本特点进行检测并发现热门话题，是十分值得研究的问题。

目前，话题检测(Topic Detection，TD)技术中常用的方法主要有中心向量法、K 最邻近算法、K-means聚类算法、Single-Pass算法等[2]。

Single-Pass算法是一种增量式聚类算法，该方法按照一定顺序依次读取数据，将每次读取的数据与当前已有的聚类数据作比较，直到所有数据读取完毕。

但是由于该方法对数据的输入次序较敏感，对于同一聚类对象，不同的输入顺序会得到不同的聚类结果，因此研究中经常会对该方法进行改进[3]。

划分聚类算法目标是对n个数据点进行划分，将所有样本点通过不断划分，聚类成k个类簇。

但是该方法的缺点在于需要用户事先给出k值，k值的选择对聚类的质量和效果影响很大[4]。

一种基于聚类的微博关键词提取方法的研究与实现孙兴东;李爱平;李树栋【期刊名称】《信息网络安全》【年(卷),期】2014(000)012【摘要】This paper presented a Micro-blog keyword extraction based on Clustering. It achieved in three steps. At ifrst, the experiment pre-processed and breaked word on the microblogs, then used TF-IDF and TextRank algorithm to calculate word weight, according to the characteristics of short text microblogging used a combination of the two methods calculate weighting terms and extracted candidate keyword by clustering algorithm. Secondly, taked n is 2 deifnes the maximum probability left neighbor and maximum probability right neighbor basedon the theory of n-gram language model, accordingly extended the candidate keywords into key phrases. At last, the result ifltered accordingto the concept of accessory variety and semantic number of units in the semantics extension model. The experimental results show this methodcan effectively extracted the microblogs keywords and TextRank performed better than the TF-IDF when processed short text .%文章提出了一种基于聚类的微博关键词提取方法。

基于LDA模型和多层聚类的微博话题检测刘红兵;李文坤;张仰森【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2016(026)006【摘要】With the wide application of microblog,emerging social media,relevant research is being emerged on microblog. The topic de-tection based on microblog is one of the hotspots in current research. In combination with the relevant characteristics of microblog,a mi-croblog topic detection based on LDA model and hierarchical clustering is proposed. First,LDA model is applied for modeling and feature extraction to microblog data. Then,the improved Single-Pass clustering and hierarchical clustering is used on microblog data clustering and the hot topic is found. Experiment on large-scale corpus shows that it is more effective through the LDA model than by TF-IDF for feature selection and weight calculation;the improved Single-Pass clustering can deal with the untreated microblog by the first Single-Pass clustering,which can improve the accuracy of the initial clustering and reduce the time of hierarchical clustering;it is more effective through the hierarchical clustering than the single clustering in accuracy,recall and F -value. Clearly,it is feasible and effective by the LDA model and multi-level clustering to detect the microblog topic.%随着微博这一新兴社交媒体的广泛应用，以微博为背景的相关研究不断涌现，其中基于微博的话题检测是当前研究的热点之一。

话题检测与跟踪算法研究一、引言随着社交网络的迅速崛起，越来越多的人通过社交网络来获取、交流信息。

在这个过程中，有很多形态和各种话题用户可以关注。

因此对话题的检测和跟踪成为社交网络研究和商业运营的关键技术之一。

二、话题检测算法话题检测的目的是从海量数据中提取用户对某一话题的讨论。

话题检测算法主要有两种方法：基于关键词的方法和基于文本聚类的方法。

2.1 基于关键词的方法基于关键词的方法是将一系列关键词与文本相匹配以确定文本是否包含讨论某一特定话题的信息。

该方法主要有大量词库算法、热点词提取算法和基于网络图的算法三种。

2.2 基于文本聚类的方法基于文本聚类的方法是通过机器学习和自然语言处理技术，根据文本特征将语料库划分成不同的组（簇）。

该方法主要有K-Means算法、层次聚类算法、DBSCAN算法和LDA主题模型算法等多种。

三、话题跟踪算法话题跟踪的目的是发现某一话题的演化趋势，即对话题的发展过程进行监视。

话题跟踪算法主要有两种，时间序列分析算法和社交网络中的传播分析算法。

3.1 时间序列分析算法时间序列分析算法是一种通过时间维度分析话题演化而来的算法。

它基于数学和统计模型，在时间上对话题发展进行建模和保留。

常用的时间序列分析算法包括ARIMA、双曲线模型和神经网络算法等。

3.2 社交网络中的传播分析算法社交网络中的传播分析算法是一种捕捉话题传播趋势的算法，通过收集用户之间的交互数据（转发、评论、点赞等）来确认用户对话题的态度。

常用的传播分析算法有Centrality、PageRank、HITS和TextRank等。

四、新兴算法在话题检测和跟踪中的应用在话题检测和跟踪领域，新兴算法也取得了不错的研究成果。

其中，深度学习和自然语言处理技术是研究热点。

基于深度学习技术的话题检测算法主要有双向递归神经网络、卷积神经网络等。

在话题跟踪领域，基于自然语言处理技术进行话题分类的研究最为活跃。

五、话题检测与跟踪的现有应用话题检测和跟踪技术已广泛应用于社交媒体、电商、政治和舆情研究等领域。

基于聚类算法的微博用户画像及社交网络分析随着移动互联网的发展和社交媒体的兴起，微博以其独特的信息快速传播和互动性质，成为了人们关注和获取信息的重要渠道之一。

而在这些微博中，每一个用户的发言都代表着他们的思想倾向、兴趣爱好和社交圈层等信息。

针对这些数据，聚类算法可以将相似的用户划分到同一类别中，从而实现对微博用户的画像和社交网络分析，为企业和政府等不同领域提供更多的决策参考和服务。

一、聚类算法的原理与应用聚类算法是一种常用的无监督学习方法，它基于数据的相似度，将数据点划分到若干个相似的组中。

其中，最为常用的聚类算法有K-Means聚类算法、层次聚类算法和DBSCAN算法。

通过算法的处理，我们可以获得用户间的社交网络关系以及他们在不同领域中的特征信息，例如：年龄、性别、职业、兴趣爱好、政治倾向等。

聚类算法在企业营销和舆情预警等领域中具有广泛的应用。

以企业营销为例，聚类算法可以通过用户画像的进行精准营销，提高广告的点击率和购买转化率；而在舆情预警方面，聚类算法技术可以对海量的媒体信息进行筛选，及时了解公众的态度和舆情走向，提供决策支持和应对措施。

二、微博用户画像的分析在微博用户画像的分析过程中，我们需要采取一系列的特征提取、数据清洗和聚类分析等技术手段。

下面我们分别介绍这些过程和方法：1、特征提取：特征提取是指从微博数据中提取出能够表征用户特点的特征指标。

其中，可以采用倒排索引法获取用户的关键词信息；可以基于时间戳的分析，获取用户的活跃程度和兴趣爱好等信息；可以使用NLP技术，获取用户的情感倾向和文本主题等信息等。

2、数据清洗：数据清洗是指对微博数据进行去噪、去重、归一化等预处理操作，从而实现数据的有效筛选和精细化分类。

在此过程中，可以采用数据挖掘技术，发现数据中的异常或异常模式，对数据进行清洗和修正。

3、聚类分析：聚类分析是指以特征指标作为输入，通过聚类算法进行模型训练，实现用户的分群划分。

在这个过程中，我们可以选用SSE（Sum of Squared Error）和SILHOUETTE程序对聚类效果进行评估，从而找到最优的聚类数和精度，实现对用户画像的精细化分析。

基于聚类集成的微博话题发现方法冯旭鹏;马震;谢波;刘利军;黄青松【摘要】The short text, randomness and a large amount of noise make the traditional methods of topic detection can not be solved to get the new topic, and these topic detection techniques have not considered the time factor of the microblog post. In this paper, the microblog topic detection method based on clustering ensemble is proposed for the characteristicsof micro-blog and topic dynamic performance. This method considers the nonlinear time factor of microblog post, the im-proved K-Means method is used to construct the corresponding base cluster based on each feature of microblog, evaluate the effectiveness and difference between the each cluster, so as to set up the ensemble voting weights and the clustering en-semble is used for microblog topic detection. Experimental results show that the proposed method gets an accuracy up to 9.5%in microblog topic detection, which can detect the new topic more effectively.%微博中短文本、用语不规范和大量噪音等特性使得传统话题发现方法不能很好地从中获取新话题.针对微博以上特性和话题动态性提出一种基于聚类集成的微博话题发现方法,该方法考虑微博发布的非线性时间因子,采用改进的K-Means方法分别融合微博的各个特性构造其对应的基聚类器,并评估各基聚类器之间的有效性和差异性,以此设置集成投票权值并最终进行聚类集成.实验对比结果表明,该方法将微博发现话题的准确性提升约9.5%,能够更有效地探测到新话题.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)008【总页数】6页(P81-86)【关键词】短文本;噪音;话题发现;动态性;非线性时间;基聚类器;聚类集成【作者】冯旭鹏;马震;谢波;刘利军;黄青松【作者单位】昆明理工大学教育技术与网络中心,昆明 650500;昆明理工大学教育技术与网络中心,昆明 650500;昆明理工大学教育技术与网络中心,昆明 650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明 650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明 650500【正文语种】中文【中图分类】TP391FENG Xupeng,MA Zhen,XIE Bo,et al.Computer Engineering andApplications,2017,53（8）：81-86.随着社交平台的快速发展，微博凭借其短文本、低门槛、随意性、实时性和传播迅速等特性捕获了大量忠实用户。

基于线索树双层聚类的微博话题检测马彬;洪宇;陆剑江;姚建民;朱巧明【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2012(26)6【摘要】微博作为一种全新的信息发布模式,在极大程度上增强了网络信息的开放性和互动性,但同时也造成微博空间内信息量的裂变式增长.利用话题检测技术将微博文本信息按照话题进行归类和组织,可以帮助用户在动态变化的信息环境下高效获取个性信息或热点话题.该文针对微博文本短、半结构、上下文信息丰富等特点,提出了基于线索树的双层聚类的话题检测方法,通过利用融合了时序特征和作者信息的话题模型(Temporal-Author-Topic,TAT)进行线索树内的局部聚类,借以实现垃圾微博的过滤,最后利用整合后的线索树进行全局话题检测.实验结果显示该方法在解决数据稀疏方面取得了较好的效果,话题检测的F值达到31.2％.%Microblog is a novel individual publication model over Internet, making significantly more information open and interactive. Utilizing topic detection techniques to classify and organize microblog texts by topics can enable users access to the information interested to them under the dynamic environment. To deal with the short, semi-structured, context dependent microblog texts, we propose a thread-based two-stage clustering method. In the first phase, the temporal-author-topic (TAT) model is applied to clean the thread, namely to filter out the noisy microblog texts. In the second phrase, microblog texts with each thread are merged to form thethread texts for global topic detection. Experimental results show the approach achieves a good performance with a F-measure of 31. 2%.【总页数】8页(P121-128)【作者】马彬;洪宇;陆剑江;姚建民;朱巧明【作者单位】苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006;苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006;苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006;苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006;苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于回归模型与谱聚类的微博突发话题检测方法 [J], 彭敏;张泰玮;黄佳佳;朱佳晖;黄济民2.基于主题树的微博突发话题检测 [J], 邱云飞;郭弥纶;邵良杉3.基于评论树的微博社区热门话题检测方法 [J], 崔瑞飞;于洪涛;杨赟;李星4.基于LDA模型和多层聚类的微博话题检测 [J], 刘红兵;李文坤;张仰森5.基于层次聚类的微博敏感话题检测算法研究 [J], 潘大庆因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。