[发明专利]一种基于LDA主题模型来分析和预测网络舆情的方法在审
| 申请号： | 201610096775.2 | 申请日： | 2016-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN105760499A | 公开（公告）日： | 2016-07-13 |
| 发明（设计）人： | 高峰;王茂帅;于文才;柳廷娜;甄教明 | 申请（专利权）人： | 浪潮软件股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06F17/27 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 杜鹃花 |
| 地址： | 250101 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LDA主题模型来分析和预测网络舆情的方法，属于大数据分析技术领域，本发明来解决如何有效地组织这些大规模文档，并且按时间顺序来获取文本集合中话题的演化，从而帮助用户追踪感兴趣的主题的问题。技术方案为：先根据LDA主题模型的时间信息将语料库中的文档离散到时间序列上对应的时间窗口内；然后依次地处理每个时间窗口上的文档集合，得到不同时间片上的训练结果，把前面语料库的训练结果作为后面语料库训练过程中的先验参数；最后从训练结果中得到各LDA主题模型强度随时间的变化趋势，实现网络舆情的动态分析和预测功能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lda 主题 模型 分析 预测 网络 舆情 方法 | ||
【主权项】：
一种基于LDA主题模型来分析和预测网络舆情的方法，其特征在于基于时间信息的LDA主题模型，得到不同时间片上的训练结果，以实现网络舆情的动态分析和预测功能；步骤如下：先根据LDA主题模型的时间信息将语料库中的文档离散到时间序列上对应的时间窗口内，采用基于分布式云计算架构进行矩阵的分块并行计算，处理语料库；然后依次地处理每个时间窗口上的文档集合，得到不同时间片上的训练结果，把前面语料库的训练结果作为后面语料库训练过程中的先验参数；最后从训练结果中得到各LDA主题模型强度随时间的变化趋势，实现网络舆情的动态分析和预测功能。
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