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- 质谈 舒
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1 第 11 卷 第 3 期 智 能 系 统 学 报 Vol 年 6 月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Jun DOI: / tis 网 络 出 版 地 址 :http: / / / kcms / detail / TP html 面 向 用 户 兴 趣 与 社 区 关 系 的 微 博 话 题 检 测 方 法 刘 志 雄 1,2 1,2, 贾 彩 燕 (1. 北 京 交 通 大 学 计 算 机 与 信 息 技 术 学 院, 北 京 ; 2. 北 京 交 通 大 学 交 通 数 据 分 析 与 挖 掘 北 京 市 重 点 实 验 室, 北 京 ) 摘 要 : 微 博 话 题 检 测 是 一 种 特 殊 形 式 的 话 题 检 测, 传 统 的 话 题 检 测 方 法 并 不 能 取 得 很 好 的 效 果 提 出 了 一 种 面 向 微 博 用 户 社 区 的 话 题 检 测 方 法 该 方 法 首 先 在 用 户 发 表 的 微 博 文 本 上, 利 用 LDA 主 题 模 型 分 析 用 户 的 兴 趣 分 布 接 着, 结 合 微 博 用 户 关 系 网 络 与 用 户 兴 趣 对 用 户 进 行 社 区 划 分, 使 得 同 一 社 区 的 用 户 不 仅 具 有 较 稠 密 的 链 接 关 系, 还 具 有 相 似 的 兴 趣 然 后, 面 向 用 户 社 区, 在 每 个 社 区 内 部 检 测 用 户 关 心 的 话 题, 给 出 了 一 种 面 向 用 户 社 区 的 融 合 词 重 要 度 与 ε 近 邻 图 的 微 博 话 题 发 现 方 法 该 算 法 能 够 有 效 地 去 除 微 博 噪 声 快 速 准 确 检 测 出 每 个 用 户 社 区 内 关 心 的 话 题 并 对 话 题 进 行 热 度 排 行 关 键 词 : 微 博 ; 社 区 ; 网 络 ; 文 本 ; 话 题 ; 兴 趣 ; 噪 声 ; 主 题 中 图 分 类 号 :TP393 文 献 标 志 码 :A 文 章 编 号 : (2016) 中 文 引 用 格 式 : 刘 志 雄, 贾 彩 燕. 面 向 用 户 兴 趣 与 社 区 关 系 的 微 博 话 题 检 测 方 法 [J]. 智 能 系 统 学 报, 2016, 11(3): 英 文 引 用 格 式 :LIU Zhixiong,JIA Caiyan.Micro blog topic detection based on users interests and communities[j]. CAAI transac tions on intelligent systems, 2016,11(3): Micro blog topic detection based on users interests and communities LIU Zhixiong 1,2, JIA Caiyan 1,2 (1. School of Computer and Information Technology, University of Beijing Jiaotong, Beijing , China; 2. University of Beijing Jiaotong Beijing Key Lab of Traffic Data Analysis and Mining, Beijing , China) Abstract:Microblog topic detection is a special type of topic detection. The traditional topic detection algorithms do not work well in special situations for Chinese microblogs. In this paper, a topic detection method cater to the user community of microblogs is proposed. Firstly, the users' interests were analyzed by using the LDA( Latent Dirichlet Allocation) topic model on the text of microblogs generated by users / bloggers. Then the user / follower network asso ciated with users' interests was created and partitioned into different communities so that the users in the same group were not only densely connected but also shared similar interests. Then, the topics of interest in each community were detected. Together, this provides a microblog topic finding method that faces a user's community and combines the importance of words as well as an ε neighboring graph. The experimental tests show that the method can effec tively eliminate microblog noise, compute the importance of words, and rapidly and accurately obtain the topics of interest of each community. Keywords:microblog; community; network; text; topic; interest; noise; theme 在 信 息 爆 炸 时 代, 从 海 量 数 据 中 挖 掘 出 有 用 的 信 息 显 得 格 外 重 要 随 着 Web2.0 的 兴 起, 微 博 客 即 微 博, 这 种 基 于 用 户 关 系 与 短 文 本 特 性 的 信 息 分 收 稿 日 期 : 网 络 出 版 日 期 : 基 金 项 目 : 国 家 自 然 科 学 基 金 面 上 项 目 ( ) 中 央 高 校 基 本 科 研 业 务 专 项 基 金 项 目 (2014JBM031). 通 信 作 者 : 刘 志 雄. E mail: @ qq.com. 享 传 播 以 及 获 取 的 平 台 也 随 之 兴 起 微 博 用 户 可 以 通 过 PC 端 手 机 端 以 及 其 他 客 户 端 组 建 个 人 社 区, 以 140 字 左 右 的 文 字 更 新 信 息, 并 实 现 即 时 分 享 微 博 成 为 典 型 的 Web2.0 应 用 之 一 在 现 实 世 界 中, 有 很 多 系 统 都 可 以 抽 象 为 网 络, 这 些 网 络 中 包 含 着 一 些 潜 在 的 社 区 结 构, 具 有 社 区
2 第 3 期 刘 志 雄, 等 : 面 向 用 户 兴 趣 与 社 区 关 系 的 微 博 话 题 检 测 方 法 295 内 部 节 点 链 接 稠 密 社 区 之 间 节 点 链 接 稀 疏 的 特 点 通 常, 社 区 内 部 的 节 点 具 有 相 似 的 特 性, 在 网 络 中 扮 演 着 相 似 的 角 色 对 于 微 博 用 户 关 系 网 而 言 : 同 一 社 区 内 的 用 户 往 往 具 有 相 同 或 者 相 似 的 兴 趣 与 爱 好 目 前 对 于 微 博 的 研 究 大 多 是 对 用 户 关 系 的 分 析 或 者 微 博 内 容 的 分 析 在 用 户 关 系 研 究 领 域, 主 要 研 究 其 社 区 特 性 大 体 思 路 是 : 以 用 户 ID 为 节 点, 用 户 关 注 关 系 为 边 构 建 用 户 关 系 网 络 图, 然 后 采 用 社 区 划 分 算 法 将 其 划 分 为 若 干 社 区 往 往 同 一 社 区 内 的 用 户 拥 有 共 同 的 兴 趣 与 爱 好 在 微 博 内 容 分 析 方 面, 致 力 于 研 究 微 博 话 题 发 现 方 法 大 体 思 路 是 : 以 词 为 特 征 使 用 VSM [3] 模 型 将 微 博 文 本 转 化 为 空 间 向 量, 并 且 使 用 TF IDF 算 法 计 算 每 一 维 的 权 重, 然 后 使 用 聚 类 方 法 将 相 同 话 题 下 的 微 博 文 本 聚 集 成 [4] 一 个 个 微 博 话 题 簇 例 如 : 周 刚 等 提 出 了 一 种 基 于 组 合 相 似 度 的 微 博 话 题 发 现 方 法 MB SinglePass 来 提 升 聚 类 效 果, 他 们 将 余 弦 相 似 度 雅 各 比 相 似 度 语 义 相 似 度 以 一 定 的 权 值 融 合, 改 进 了 微 博 相 似 [5] 度 的 计 算 方 法 ; 郑 斐 然 等 提 出 了 一 种 基 于 词 聚 类 [6] 的 新 闻 话 题 发 现 方 法 ; 方 然 等 提 出 了 一 种 基 于 情 感 的 微 博 话 题 检 测 方 法, 他 们 认 为 倾 向 消 极 的 词 更 加 具 有 话 题 表 现 力, 从 而 依 据 词 的 情 感 分 数 改 善 了 话 题 检 测 效 果 然 而 微 博 文 本 被 严 格 限 制 在 140 字 以 内, 单 纯 地 使 用 VSM [3] 空 间 向 量 模 型 对 微 博 文 本 进 行 建 模, 存 在 严 重 的 特 征 稀 疏 和 维 度 过 高 问 题 更 严 重 的 是 聚 类 结 果 还 受 到 微 博 噪 声 的 影 响, 导 致 话 题 检 测 的 效 果 不 理 想 本 文 提 出 了 一 种 面 向 用 户 兴 趣 与 社 区 关 系 的 微 博 话 题 检 测 方 法, 首 先 应 用 LDA [1] 主 题 模 型 对 微 博 文 本 进 行 降 维, 以 用 户 微 博 在 主 题 上 的 分 布 来 表 征 用 户 的 兴 趣 与 爱 好 ; 然 后, 结 合 用 户 兴 趣 特 征 对 用 户 关 系 网 进 行 社 区 划 分, 使 得 同 一 社 区 内 的 用 户 不 仅 具 有 稠 密 链 接 的 社 区 关 系, 还 具 有 相 似 的 兴 趣 ; 最 [2] 后, 使 用 了 一 种 融 合 词 重 要 度 与 ε 近 邻 图 的 微 博 话 题 检 测 方 法 得 出 每 个 社 区 ( 主 题 ) 对 应 的 话 题, 并 实 现 相 关 社 区 内 的 话 题 热 度 排 行 实 验 结 果 显 示, 该 算 法 有 效 地 对 微 博 特 征 空 间 进 行 了 降 维 微 博 去 噪, 使 得 相 似 度 的 计 算 更 加 容 易 ; 实 现 了 社 区 内 的 微 博 话 题 检 测, 以 挖 掘 出 社 区 内 的 用 户 共 同 关 心 的 话 题, 话 题 检 测 结 果 更 加 迎 合 社 区 内 的 用 户 兴 趣 与 爱 好, 便 于 进 行 面 向 社 区 兴 趣 的 话 题 推 荐 和 排 行 1 基 于 用 户 社 区 兴 趣 的 话 题 发 现 方 法 本 文 提 出 的 微 博 话 题 检 测 方 法 以 中 文 微 博 为 处 理 对 象, 分 为 如 下 4 个 步 骤 : 数 据 预 处 理 网 络 建 模 用 户 社 区 发 现 微 博 话 题 检 测 ( 流 程 如 图 1) 其 中, 数 据 预 处 理 主 要 对 微 博 数 据 进 行 筛 选 和 切 词, 并 且 过 滤 掉 停 用 词 以 及 微 博 平 台 常 见 的 噪 声 例 如 : 转 发 微 博 分 享 图 片 视 频 等, 然 后 采 用 基 [7] 于 吉 布 斯 采 样 的 LDA [1] 主 题 模 型 对 用 户 微 博 进 行 降 维 处 理, 以 得 到 用 户 的 兴 趣 分 布 网 络 建 模 是 以 用 户 ID 为 节 点, 用 户 关 注 关 系 为 边, 构 建 网 络 模 型 用 户 社 区 发 现 主 要 结 合 LDA 模 型 提 取 的 用 户 兴 趣 特 征, 对 用 户 关 系 网 络 进 行 社 区 划 分, 使 得 找 到 的 社 区 内 的 用 户 对 相 似 的 话 题 感 兴 趣 话 题 发 现 : 利 用 社 区 划 分 结 果, 对 社 区 内 微 博 进 行 话 题 检 测, 挖 掘 出 社 区 内 关 心 的 话 题, 并 对 社 区 内 的 话 题 进 行 热 度 排 行 1.1 数 据 预 处 理 Fig.1 图 1 算 法 流 程 flow of algorithm 微 博 是 一 种 非 结 构 化 数 据, 携 带 信 息 具 有 碎 片 化 的 特 征 并 且, 携 带 着 大 量 的 垃 圾 信 息 ( 噪 声 ), 使 得 对 微 博 数 据 的 预 处 理 是 微 博 数 据 分 析 的 重 要 前 提 主 要 分 为 以 下 2 个 方 面 :1) 针 对 微 博 用 户 的 处 理 规 则,2) 针 对 微 博 文 本 内 容 的 处 理 规 则 1) 针 对 微 博 用 户 由 于 某 些 用 户 发 表 微 博 数 目 较 少, 并 不 能 很 好 地 反 映 用 户 的 兴 趣, 故 选 取 发 表 微 博 总 长 度 大 于 的 用 户 及 其 关 注 关 系 作 为 我 们 的 数 据 集 2) 针 对 微 博 内 容 分 词 : 汉 语 中 词 是 最 小 能 独 立 活 动 有 意 义 的 语 言 成 分, 但 不 像 英 语 或 者 其 他 语 言 中 词 语 之 间 有 明 显 的 空 格 加 以 区 分 因 此 分 词 是 微 博 内 容 处 理 的 关 键 一 步, 分 词 的 方 法 有 多 种, 如 基 于 字 符 串 匹 配 的 分 词 方 法 基 于 统 计 的 分 词 方 法 等 本 文 采 用 一 种 基 于 最 大 匹 配 算 法 的 中 文 单 词 识 别 系 统 ( a word i dentification system for mandarin chinese text based on two variants of the maximum matching algorithm,mm SEG) 进 行 分 词,MMSEG 算 法 是 一 种 简 单 高 效 的 基 于 词 典 的 中 文 分 词 算 法 去 停 用 词 : 停 用 词 是 指 在 自 然 语 言 中 具 有 一 定 功 能 但 又 没 有 什 么 实 际 意 义 的 词 这 些 词 往 往 以 较 高 的 频 率 出 现, 会 对 文 本 处 理 造 成 一 定 干 扰 另 外, 微 博 文 本 中 常 会 出 现 一 些 高 频 词, 如 : 转 发 微 博 分 享 图 片 等, 这 些 高 频 词 会 对 话 题 检 测
3 296 智 能 系 统 学 报 第 11 卷 产 生 较 强 的 干 扰, 也 需 要 和 停 用 词 一 起 加 以 过 滤 经 过 以 上 预 处 理 步 骤, 我 们 过 滤 掉 了 一 部 分 噪 声 但 即 便 如 此, 以 词 来 表 征 微 博 文 本 的 特 征 向 量 的 维 度 也 是 巨 大 的, 会 严 重 影 响 微 博 文 本 相 似 度 计 算 的 效 率 以 及 有 效 性 3) 基 于 微 博 文 本 的 用 户 兴 趣 特 征 抽 取 为 了 学 习 用 户 的 兴 趣 特 征, 如 果 以 用 户 发 表 的 微 博 文 本 上 的 词 为 特 征, 则 会 面 临 维 数 灾 难, 我 们 将 一 个 用 户 发 表 的 所 有 微 博 合 并 为 一 个 长 的 文 本, 用 [7] 以 表 征 用 户 的 兴 趣, 采 用 基 于 吉 布 斯 采 样 法 的 LDA [1] 主 题 模 型 进 行 降 维 将 用 户 的 兴 趣 表 示 为 其 在 有 限 个 主 题 上 的 分 布 向 量 1.2 网 络 建 模 建 模 本 文 使 用 有 向 无 权 图 表 示 用 户 关 系 网 每 一 个 用 户 作 为 图 中 的 一 个 节 点, 为 每 一 个 节 点 都 分 配 一 个 ID,ID 值 从 1 ~ n, 用 户 之 间 的 关 注 关 系 作 为 图 的 边 如 果 用 户 i(id 为 i 的 用 户 ) 关 注 了 用 户 j, 则 有 一 条 由 节 点 i 指 向 节 点 j 的 有 向 边 相 似 度 构 造 方 式 1) 链 接 属 性 相 似 度 度 量 文 献 [19] 提 出 了 一 种 采 用 信 号 传 递 方 法 将 网 络 的 拓 扑 结 构 转 换 成 一 个 N 维 欧 式 空 间 上 的 几 何 向 量 结 构,N 是 网 络 中 的 节 点 数 我 们 以 该 几 何 向 量 作 为 节 点 的 链 接 属 性 向 量 2) 内 容 属 性 相 似 度 度 量 用 户 微 博 通 过 LDA [1] 主 题 模 型 降 维 后, 可 以 得 到 一 个 该 用 户 对 应 微 博 文 档 在 主 题 上 的 分 布 向 量, 以 该 向 量 表 示 节 点 的 内 容 特 征 向 量 3) 联 合 相 似 度 本 文 采 用 余 弦 相 似 度 计 算 两 个 节 点 的 链 接 和 内 容 相 似 度, 公 式 为 sim(i, j)= n v(i,k) v(j,k) k =1 n v(i,k) v(i,k) k =1 n v(j,k) v(j,k) k =1 (1) 如 果 将 链 接 相 似 度 表 示 为 sim t (sim t 由 链 接 属 性 向 量 采 用 式 (1) 求 得 ), 将 内 容 相 似 度 表 示 为 sim c (sim c 由 内 容 特 征 向 量 采 用 式 (1) 求 得 ), 那 么 链 接 与 内 容 相 结 合 的 联 合 相 似 度 可 表 示 为 sim u,sim u 计 算 公 式 为 sim u = α sim t + (1 - α) sim c (2) 式 中 α [0,1] 表 示 链 接 相 似 度 在 联 合 相 似 度 中 占 的 比 例 由 于 参 数 α 的 选 取 通 常 很 困 难, 故 在 社 区 划 分 过 程 中 采 用 投 票 机 制 来 规 避 这 一 缺 陷, 详 情 见 文 献 [8] 1.3 用 户 社 区 划 分 以 用 户 ID 为 节 点 构 建 的 用 户 关 系 网 中, 同 一 社 区 内 的 用 户, 通 常 具 有 相 同 或 相 似 的 爱 好 因 此, 结 合 用 户 的 链 接 关 系 和 用 户 的 兴 趣 分 布, 对 用 户 进 行 聚 类, 也 称 为 用 户 社 区 划 分 本 文 延 用 我 们 设 计 的 社 区 划 分 方 法 KRLC [8] 对 微 博 用 户 进 行 社 区 划 分 具 体 过 程 如 下 : 1) 选 取 中 心 节 点 采 用 K rank [9] 算 法 选 取 初 始 中 心 节 点, 即 中 心 节 点 不 但 要 具 有 大 的 PageRank 值, 中 心 节 点 间 的 相 似 度 要 尽 可 能 小 2) 社 区 划 分 采 用 K means [11] 算 法 进 行 社 区 划 分, 过 程 如 下 : 输 入 区 数 K; 输 出 用 户 网 络 G, 用 户 微 博 长 文 本 集 LD, 社 划 分 好 的 社 区 列 表 CommunityList 1 运 行 Signal [19] 方 法 将 网 络 的 拓 扑 结 构 转 换 成 一 个 N 维 欧 式 空 间 上 的 几 何 向 量 2 运 行 Gibbs sampling LDA [1] 方 法 将 节 点 的 微 博 文 档 映 射 到 K 维 特 征 空 间 ( 表 示 用 户 在 K 个 主 题 上 的 兴 趣 分 布 ); 3 采 用 K means [11] 算 法 进 行 社 区 划 分, 将 每 个 用 户 节 点 分 配 得 离 它 最 近 的 中 心 所 属 的 类 中, 用 户 间 节 点 的 相 似 性 计 算 方 法 用 式 ( 2) 的 联 合 相 似 性 测 度 对 于 已 经 划 分 的 社 区, 我 们 根 据 社 区 内 用 户 所 发 表 微 博 在 主 题 上 的 兴 趣 分 布 向 量, 可 以 求 出 该 社 区 关 心 的 主 题, 如 下 : 以 t(i) = (t(i, 1),, t(i, j),, t(i, k)) 表 示 社 区 i 在 各 个 主 题 上 的 兴 趣 分 布 向 量, 其 中 t(i, j) 表 示 社 区 i 在 第 j 个 主 题 上 的 分 布 值, 则 t(i,j) = t(k,j) (3) u(k) c(i) 式 中 :c( i) 表 示 社 区 i,u( k) 表 示 ID 为 k 的 用 户, t(k, j) 表 示 用 户 k 在 第 j 个 主 题 上 的 分 布 值 最 后, 根 据 t(i) 取 主 题 分 布 值 最 大 的 3 个 分 量 对 应 的 主 题 作 为 社 区 i 关 心 的 主 题 1.4 话 题 检 测 话 题 是 讨 论 谈 话 的 中 心, 在 整 个 微 博 上, 用 户 经 常 会 针 对 某 一 事 件 观 点 展 开 讨 论 对 于 有 大 量 用 户 参 与 讨 论 的 事 件 和 话 题, 我 们 称 之 为 热 点 话 题 [2] 本 文 提 出 了 一 种 融 合 词 重 要 度 与 ε 近 邻 图 的 微 博 话 题 检 测 方 法 来 检 测 话 题 具 体 步 骤 如 图 2 所 示
4 第 3 期 刘 志 雄, 等 : 面 向 用 户 兴 趣 与 社 区 关 系 的 微 博 话 题 检 测 方 法 297 图 2 话 题 检 测 流 程 图 Fig.2 flow of topic detection 提 取 重 要 词 由 话 题 的 定 义 可 知, 与 话 题 相 关 的 词 语 通 常 会 具 有 更 高 的 重 要 性 显 然, 重 要 性 过 低 的 词 语, 尽 管 能 够 表 达 一 定 的 含 义, 但 并 不 能 构 成 话 题, 会 对 我 们 话 题 检 测 造 成 一 定 影 响 因 此 需 计 算 词 的 重 要 性 TextRank [12] 算 法 是 在 Google 的 PageRank [10] 算 重 要 度 分 数 并 逆 序 排 序 3) 剔 除 重 要 度 低 于 阈 值 θ 的 词 语 经 过 如 上 步 骤, 得 到 了 微 博 文 档 D 对 应 的 重 要 词 库, 记 为 精 英 词 集 elite 剪 枝 将 微 博 特 征 向 量 中 不 属 于 重 要 词 汇 库 elite 的 词 语 剔 除 若 剔 除 后 微 博 向 量 长 度 过 短, 则 将 该 微 博 从 该 社 区 剔 除, 本 文 设 置 长 度 阈 值 为 3 去 除 了 微 博 内 与 话 题 相 关 度 很 低 的 词 语, 保 留 了 与 话 题 相 关 度 较 高 的 词 语 微 博 文 本 ε 近 邻 图 构 建 传 统 的 微 博 相 似 度 计 算 方 法 主 要 是 对 微 博 集 合 中 每 一 条 微 博 的 词 进 行 TF IDF 的 计 算, 并 将 微 博 中 各 个 词 表 示 成 VSM [3] 空 间 向 量, 然 后 采 用 余 弦 相 似 法 启 发 下, 针 对 文 本 里 的 句 子 设 计 的 权 重 算 法 最 度 计 算 两 条 微 博 之 间 的 相 似 度 但 考 虑 到 微 博 具 有 初 的 目 标 是 对 文 章 提 取 摘 要, 目 前 多 用 于 给 词 语 打 短 文 本 高 维 稀 疏 的 特 点, 采 用 传 统 的 TF IDF 向 量 分, 即 计 算 词 语 的 重 要 度 本 文 采 用 TextRank [12] 算 表 示 法 计 算 得 到 的 相 似 性 ( 趋 于 0) 不 能 反 映 两 个 微 法 计 算 词 语 重 要 度 并 过 滤 掉 重 要 度 过 低 的 词 语, 步 博 文 本 的 真 实 相 似 性 故 本 文 以 词 语 的 重 要 度 代 替 骤 如 下 : TF IDF 值 作 为 词 的 特 征 权 重 由 于 经 过 社 区 划 分 1) 将 同 一 社 区 内 所 有 微 博 ( 已 切 词 ) 做 拼 接, 构 以 及 微 博 剪 枝 之 后, 社 区 内 微 博 特 征 已 相 对 稠 密, 故 成 微 博 文 档 D 可 采 用 基 于 VSM [3] 空 间 向 量 模 型 的 余 弦 相 似 度 计 2) 采 用 TextRank [12] 算 法 对 微 博 文 档 D 求 词 语 算 方 法 来 计 算 两 条 微 博 之 间 的 相 似 度, 公 式 为 score(w i ) score(w i ) sim(a,b) = w i A B score(w i ) score(w i ) w i A 式 中 :sim(a, B) 表 示 微 博 A 与 微 博 B 之 间 的 相 似 度,score(w i ) 表 示 词 w i 的 重 要 度 分 数 我 们 给 每 一 条 微 博 分 配 一 个 ID,ID 从 1 到 n, 然 后 以 微 博 为 节 点, 微 博 之 间 的 相 似 度 为 边, 构 建 一 张 ε 近 邻 图 [2] 若 微 博 i 与 微 博 j 的 相 似 度 大 于 阈 值 ε, 则 微 博 i 与 微 博 j 之 间 存 在 一 条 边, 且 该 边 权 重 为 sim(i, j) 微 博 聚 类 本 文 采 用 社 区 划 分 的 方 法 对 微 博 文 本 进 行 聚 类 由 于 社 区 具 有 社 区 内 部 节 点 连 接 稠 密 社 区 之 间 节 点 连 接 稀 疏 的 特 点, 故 社 区 ( 话 题 簇 ) 内 微 博 相 似 度 更 大, 社 区 ( 话 题 簇 ) 间 微 博 相 似 度 更 小 故 对 微 博 ε 近 邻 图 进 行 社 区 划 分, 并 选 取 社 区 节 点 数 最 多 的 T 个 社 区 作 为 社 区 内 关 心 的 话 题 本 文 采 用 经 典 社 区 划 分 算 法 BGLL [13] 对 微 博 ε 近 邻 图 进 行 社 区 划 分 话 题 检 测 本 文 以 主 题 词 来 描 述 话 题, 提 出 了 一 种 以 主 题 度 来 选 取 主 题 词 的 方 法 本 方 法 以 topic( w i, j) 表 示 词 w i 在 话 题 簇 j 内 的 主 题 度, 计 算 公 式 如 下 : topic(w i,j) = fre(w i,j) score(w i ) / num(j) (5) score(w i ) score(w i ) w i B (4) 式 中 :fre ( w i, j) 表 示 词 wi 在 话 题 簇 j 内 的 词 频, score(w i ) 表 示 词 w i 的 重 要 度,num( j) 表 示 话 题 簇 j 包 含 的 微 博 数 目, 则 主 题 选 取 过 程 如 下 : 主 题 度 ; 1) 对 于 所 有 话 题 簇, 在 话 题 簇 内 计 算 所 有 词 的 2) 在 话 题 簇 内 按 主 题 度 对 词 进 行 逆 序 排 序, 并 保 留 主 题 度 最 大 的 15 个 词 ; 3) 将 所 有 话 题 簇 内 所 保 留 的 词 加 入 集 合 s; 4) 遍 历 集 合 s, 对 于 词 w i, 遍 历 所 有 社 区, 若 w i 在 社 区 t 内 的 主 题 度 最 高, 则 w i tw( t) tw( t) 表 示 话 题 簇 t 对 应 的 主 题 词 集 合 话 题 热 度 排 行 话 题 的 热 度 表 现 在 多 个 方 面, 本 文 以 主 题 度 来 表 征 话 题 的 热 度 计 算 公 式 为 heat(j) = topic(w i,j) w i tw(j) m(j) (6) 式 中 :heat(j) 表 示 话 题 簇 j 对 应 话 题 热 度,m(j) 表 示 话 题 簇 j 对 应 主 题 词 集 合 包 含 词 语 个 数 最 后 按 话 题 热 度 对 话 题 进 行 逆 序 排 序
5 298 智 能 系 统 学 报 第 11 卷 2 实 验 结 果 与 分 析 2.1 实 验 数 据 本 实 验 数 据 采 用 自 主 抓 取 的 新 浪 微 博 数 据, 该 数 据 集 于 2013 年 9 月 2013 年 12 月 采 用 自 主 开 发 的 面 向 新 浪 微 博 的 网 络 爬 虫 爬 取 数 据 集 包 括 用 户 基 本 信 息 用 户 关 系 信 息 用 户 发 表 微 博 等 3 部 分 2.2 实 验 过 程 与 结 果 用 户 社 区 划 分 实 验 与 结 果 根 据 新 浪 微 博 首 页 热 门 微 博 分 类 版 块, 选 取 10 表 1 使 用 KRLC 划 分 的 社 区 兴 趣 分 布 个 类 别 作 为 主 题, 分 别 为 亲 子 体 育 公 益 娱 乐 文 艺 时 尚 时 政 生 活 科 技 财 经 然 后 将 每 个 用 户 发 表 的 微 博 拼 接 成 微 博 文 档, 选 取 微 博 文 档 长 度 大 于 字 的 个 用 户 作 为 实 验 数 据, 并 进 行 网 [19] 络 建 模 采 用 信 号 传 递 算 法 对 用 户 关 系 网 求 链 接 属 性 向 量, 并 采 用 该 向 量 求 节 点 链 接 相 似 度 ; 采 用 LDA [1] 主 题 模 型 对 微 博 文 档 求 主 题 分 布 向 量 ( 内 容 特 征 向 量 ), 并 采 用 该 向 量 求 节 点 内 容 相 似 度 然 [8] 后 采 用 KRLC 算 法 对 用 户 进 行 社 区 划 分, 最 后 采 用 式 (3) 求 出 社 区 对 应 兴 趣 分 布, 具 体 结 果 如 表 1 Table 1 The interest distribution of community by KRLC % 节 点 数 亲 子 娱 乐 生 活 时 政 财 经 文 艺 时 尚 公 益 体 育 科 技 类 别 亲 子 体 育 公 益 娱 乐 文 艺 时 尚 时 政 生 活 科 技 财 经 社 区 内 话 题 检 测 结 果 根 据 划 分 的 10 个 社 区, 在 社 区 内 检 测 话 题, 检 测 算 法 如 2.4 所 示 本 文 选 取 了 共 3 天 的 微 博 作 为 话 题 检 测 数 据 其 中 词 语 重 要 度 阈 值 θ 设 为 40%, 即 保 留 重 要 度 最 高 的 40% Table 2 表 2 词 语, 相 似 度 阈 值 ε 设 为 0.15 由 于 亲 子 文 艺 时 尚 等 3 个 主 题 出 现 话 题 几 率 较 小, 故 本 文 没 有 在 这 3 个 社 区 内 检 测 话 题 部 分 主 题 对 应 社 区 内 话 题 检 测 结 果 如 表 2 所 示 部 分 社 区 内 微 博 话 题 检 测 结 果 Part of micro blog topic detection result within community 主 题 编 号 主 题 词 热 度 对 应 话 题 体 育 公 益 娱 乐 1 男 篮 亚 锦 赛 第 一 比 赛 易 建 联 朱 芳 王 治 郅 2.13 男 篮 亚 锦 赛 名 单 出 炉 2 广 州 恒 大 2013 亚 冠 联 赛 冠 军 足 球 夺 冠 2.04 恒 大 亚 冠 联 赛 夺 冠 3 中 国 大 奖 赛 车 迷 活 动 潘 涌 涌 现 场 1.95 车 迷 大 奖 赛 潘 涌 涌 现 场 解 说 4 北 京 首 钢 支 持 陈 磊 吉 哲 球 迷 国 安 1.70 明 日 CBA 北 京 VS 辽 宁 5 央 视 羽 毛 球 世 锦 赛 林 丹 谌 龙 世 界 锦 标 赛 男 子 单 打 1.37 羽 毛 球 世 锦 赛 林 丹 战 胜 谌 龙 1 河 南 大 学 生 北 京 2013 儿 童 家 人 电 话 平 安 4.70 河 南 大 学 生 失 联 2 汇 聚 长 沙 银 行 支 行 慈 善 拍 卖 会 拍 品 展 示 作 品 2.99 长 沙 银 行 娄 底 支 行 慈 善 拍 卖 会 3 头 条 汪 峰 离 婚 瞬 间 章 子 发 布 凌 晨 吴 奇 隆 刘 诗 诗 1.89 汪 峰 悲 催 头 条 又 被 抢 1 白 举 纲 丝 带 北 京 小 白 白 菜 节 目 录 制 1.35 白 举 纲 爱 的 绿 丝 带 北 京 演 唱 会 2 吴 亦 凡 1106 生 日 快 乐 祝 福 凡 凡 月 06 日 吴 亦 凡 生 日 快 乐 3 非 同 凡 响 首 尔 青 少 年 庆 典 颁 奖 0.84 非 同 凡 响 青 少 年 庆 典 颁 奖 根 据 表 2 我 们 可 以 看 出, 面 向 用 户 社 区 的 话 题 检 测 方 法, 可 以 针 对 社 区 内 的 用 户 兴 趣 找 到 用 户 感 兴 趣 的 话 题, 使 得 话 题 推 荐 和 排 行 具 有 社 区 兴 趣 个 性 化
6 第 3 期 刘 志 雄, 等 : 面 向 用 户 兴 趣 与 社 区 关 系 的 微 博 话 题 检 测 方 法 局 部 算 法 对 照 试 验 由 于 本 文 提 出 的 面 向 用 户 兴 趣 与 社 区 关 系 的 微 博 话 题 检 测 与 已 有 研 究 不 同, 一 是 方 法 不 同, 二 是 研 究 数 据 不 同, 因 此 我 们 没 有 和 已 发 表 方 法 进 行 对 比 但 我 们 对 已 选 取 的 社 区 划 分 方 法 的 差 异 而 造 成 的 结 果 差 异, 进 行 了 一 些 分 析 [13] [2] 除 了 使 用 BGLL 算 法 对 微 博 ε 近 邻 图 进 行 话 题 分 割, 我 们 采 用 被 广 泛 使 用 的 图 聚 类 方 法 metis [17] 经 典 社 区 划 分 算 法 infomap [20] 基 于 模 块 度 的 快 速 社 区 划 分 算 法 fastnewman [16] 对 微 博 ε 近 邻 图 进 行 话 题 分 割 为 了 更 全 面 地 分 析 我 们 的 实 验 结 果, 选 取 了 CV [18] 值 作 为 评 价 指 标 ( 表 3 中 CV 值 为 该 社 区 内 所 有 话 题 CV 值 的 平 均 值 ), 该 评 价 指 标 由 Mimno [18] 基 于 评 估 话 题 质 量 而 提 出 给 定 一 个 话 题 t 和 它 的 描 述 主 题 词 V ( t) = (v 1 (t), v 2 (t),, v M (t)), 则 CV 值 定 义 为 C(t,v (t) ) = M m = 2 m-1 l = 1 log D(v (t) m,v (t) l ) + 1 D(v (t) l ) (7) 式 中 :D(v) 为 包 含 词 v 的 文 档 频 次,D(v, v ) 为 同 时 包 含 词 v 和 v 的 文 档 频 次 CV 值 基 于 描 述 同 一 话 题 的 词 往 往 同 时 出 现 于 同 一 文 档 中 CV 值 越 小, 所 得 话 题 簇 的 一 致 性 越 好 实 验 结 果 如 表 3 所 示 由 表 3 可 以 知 道, 选 择 不 同 的 方 法 对 微 博 ε 近 邻 图 进 行 话 题 聚 类, 会 得 到 不 同 的 结 果 在 本 实 验 中,metis 方 法 的 效 果 总 体 上 好 于 BGLL 方 法, 但 本 文 的 方 法 只 是 面 向 用 户 兴 趣 和 社 区 关 系 的 话 题 检 测 框 架 的 一 个 尝 试, 这 类 方 法 都 可 以 找 到 用 户 群 兴 趣 个 性 化 的 话 题 表 3 Table 3 BGLL 算 法 与 metis infomap fastnewman 算 法 对 照 试 验 结 果 The controlled Trials result of BGLL with metis infomap fastnewman 划 分 算 法 体 育 公 益 娱 乐 时 政 生 活 科 技 财 经 bgll metis infomap fastnewman 综 上 所 述, 本 文 提 出 的 算 法 面 向 用 户 兴 趣 检 测 话 题, 基 于 词 重 要 度 的 词 过 滤 方 法 使 得 社 区 内 的 特 征 向 量 维 度 更 低 更 稠 密, 有 效 地 解 决 了 微 博 话 题 检 测 过 程 中 出 现 的 特 征 稀 疏 问 题 与 普 通 话 题 检 测 方 法 相 比, 该 算 法 所 检 测 话 题 更 有 可 能 被 社 区 内 用 户 所 关 注, 提 高 用 户 活 跃 度 并 且, 本 文 采 用 主 题 度 计 算 话 题 热 度 并 排 序, 使 话 题 展 示 顺 序 更 加 合 理 3 结 束 语 本 文 提 出 了 一 种 基 于 用 户 兴 趣 与 社 区 关 系 的 微 博 话 题 检 测 方 法, 该 方 法 能 够 快 速 准 确 地 在 社 区 内 部 检 测 话 题, 并 对 话 题 按 热 度 进 行 排 行 并 且, 该 方 法 巧 妙 融 合 了 新 浪 微 博 的 社 区 特 性 与 文 本 特 性, 检 测 的 话 题 更 加 迎 合 用 户 的 兴 趣 本 文 以 主 题 词 的 形 式 来 表 现 微 博 话 题, 但 是 本 文 对 主 题 词 采 用 硬 划 分, 导 致 同 一 主 题 词 只 能 属 于 唯 一 主 题 但 在 真 实 情 况 下, 可 能 多 个 话 题 含 有 同 一 主 题 词, 如 何 实 现 将 主 题 词 划 入 多 个 话 题, 有 待 进 一 步 研 究 另 外, 以 主 题 词 表 现 话 题 并 不 是 特 别 直 观, 如 何 实 现 以 词 组 或 句 子 表 达 主 题, 也 有 待 进 一 步 研 究 参 考 文 献 : [1]BLEI D M, NG A Y, JORDAN M I. Latent dirichlet alloca tion[j]. The journal of machine learning research, 2003, 3 (4 5): [2] VON LUXBURG U. A tutorial on spectral clustering [ J]. Statistics and computing, 2007, 17(4): [3] 郭 庆 琳, 李 艳 梅, 唐 琦. 基 于 VSM 的 文 本 相 似 度 计 算 的 研 究 [J]. 计 算 机 应 用 研 究, 2008, 25(11): GUO Qinglin, Li Yanmei, TANG Qi. Similarity computing of documents based on VSM [ J]. Application research of computers, 2008, 25(11): [4] 周 刚, 邹 鸿 程, 熊 小 兵, 等. MB SinglePass: 基 于 组 合 相 似 度 的 微 博 话 题 检 测 [ J]. 计 算 机 科 学, 2012, 39(10): ZHOU Gang, ZOU Hongcheng, XIONG Xiaobing, et al. MB SinglePass: microblog topic detection based on com bined similarity [ J]. Computer science, 2012, 39 ( 10): [5] 郑 斐 然, 苗 夺 谦, 张 志 飞, 等. 一 种 中 文 微 博 新 闻 话 题 检 测 的 方 法 [J]. 计 算 机 科 学, 2012, 39(1): ZHENG Feiran, MIAO Duoqian, ZHANG Zhifei, et al. News topic detection approach on Chinese microblog [ J]. Computer science, 2012, 39(1): [6] 方 然, 苗 夺 谦, 张 志 飞. 一 种 基 于 情 感 的 中 文 微 博 话 题 检 测 方 法 [J]. 智 能 系 统 学 报, 2013, 8(3): FANG Ran, MIAO Duoqian, ZHANG Zhifei, et al. An e motion based method of topic detection from Chinese mi croblogs [ J ]. CAAI transactions on intelligent systems,
7 300 智 能 系 统 学 报 第 11 卷 2013, 8(3): 004: [7] Heinrich G. Parameter estimation for text analysis [ R ]. Technical report, Darmstadt, Germany: Fraunhofer IGD, [8] 乔 健. 面 向 新 浪 微 博 的 链 接 和 内 容 相 结 合 的 社 区 划 分 方 法 [D]. 北 京 : 北 京 交 通 大 学, QIAO Jian. Community detection by using link and content and it s application in sina microblog[ D]. Beijing: Beijing Jiaotong University, [9] JIANG Yawen, JIA Caiyan, YU Jian. An efficient communi ty detection method based on rank centrality [ J]. Physica A: statistical mechanics and its applications, 2013, 392 (9): [10]PAGE L, BRIN S, MOTWANI R, et al. The PageRank ci tation ranking: bringing order to the Web[R]. Stanford In folab, 1999: [11] KOJIMA K. Proceedings of the fifth Berkeley symposium on mathematical statistics and probability [ J]. American journal of human genetics, 1969, 21(4): [12] MIHALCEA R, TARAU P. TextRank: bringing order into texts[ C] / / Proceedings of EMNLP 2004: association for computational linguistics. Barcelona, Spain, [ 13]CHATURVEDI P, DHARA M, ARORA D. community de tection in complex network via BGLL algorithm[ J]. Inter national journal of computer applications, 2012, 48( 1): [14] ZANGHI H, VOLANT S, AMBROISE C. Clustering based on random graph model embedding vertex features[ J]. Pat tern recognition letters, 2010, 31(9): [15] XU Zhiqiang, KE Yiping, WANG Yi, et al. A model based approach to attributed graph clustering [ C] / / Pro ceedings of the 2012 ACM SIGMOD international confer ence on management of data. New York, NY, USA, 2012: [16] NEWMAN M E J. Fast algorithm for detecting community structure in networks [ J]. Physical review E, 2004, 69 (6): [17] KARYPIS G, KUMAR V. Metis unstructured graph parti tioning and sparse matrix ordering system, version 2.0[ Z]. Minnesota: University of Minnesota, Department of Com puter, 1995: [18]MIMNO D, WALLACH H M, TALLEY E, et al. Optimi zing semantic coherence in topic models[ C] / / Proceedings of the conference on empirical methods in natural language processing. Stroudsburg, PA, USA, 2011: [19]HU Yanqing, LI Menghui, ZHANG Peng, et al. Commu nity detection by signaling on complex networks[ J]. Physi cal review E, 2008, 78(1): [20]BURK C F, HORTON F W. Infomap: a complete guide to discovering corporate information resources [ J]. Lincoln: Prentice Hall, 作 者 简 介 : 刘 志 雄,1990 年 生, 男, 硕 士 研 究 生, 主 要 研 究 领 域 为 数 据 挖 掘 机 器 学 习 复 杂 网 络 贾 彩 燕,1976 年 生, 女, 副 教 授, 博 士 生 导 师, 中 国 人 工 智 能 学 会 粗 糙 集 与 软 计 算 专 业 委 员 会 委 员, 主 要 研 究 方 向 为 数 据 挖 掘 社 会 计 算 文 本 挖 掘 及 生 物 信 息 学 近 年 来 主 持 国 家 自 然 科 学 基 金 面 上 项 目 青 年 基 金 面 上 项 目 各 1 项 ; 参 加 国 家 自 然 科 学 基 金 重 点 项 目 科 技 重 大 专 项 北 京 市 自 然 科 学 基 金 各 1 项 ; 获 湖 南 省 科 学 技 术 进 步 二 等 奖 1 项
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