A sparse topic model for bursty topic discovery in social networks
المؤلفون المشاركون
Shi, Lei
Kou, Feifei
Du, Junping
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 17، العدد 5 (30 سبتمبر/أيلول 2020)، ص ص. 816-824، 9ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2020-09-30
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Bursty topic discovery aims to automatically identify bursty events and continuously keep track of known events.
The existing methods focus on the topic model.
However, the sparsity of short text brings the challenge to the traditional topic models because the words are too few to learn from the original corpus.
To tackle this problem, we propose a Sparse Topic Model (STM) for bursty topic discovery.
First, we distinguish the modeling between the bursty topic and the common topic to detect the change of the words in time and discover the bursty words.
Second, we introduce “Spike and Slab” prior to decouple the sparsity and smoothness of a distribution.
The bursty words are leveraged to achieve automatic discovery of the bursty topics.
Finally, to evaluate the effectiveness of our proposed algorithm, we collect Sina web dataset to conduct various experiments.
Both qualitative and quantitative evaluations demonstrate that the proposed STM algorithm outperforms favorably against several state-of-the-art methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Shi, Lei& Du, Junping& Kou, Feifei. 2020. A sparse topic model for bursty topic discovery in social networks. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 17, no. 5, pp.816-824.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1439794
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Shi, Lei…[et al.]. A sparse topic model for bursty topic discovery in social networks. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 17, no. 5 (Sep. 2020), pp.816-824.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1439794
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Shi, Lei& Du, Junping& Kou, Feifei. A sparse topic model for bursty topic discovery in social networks. The International Arab Journal of Information Technology. 2020. Vol. 17, no. 5, pp.816-824.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1439794
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 822-824
رقم السجل
BIM-1439794
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر