发现作者之间的影响

摘要

由于一个作者可以用他/她所写的文章来大致描述，从文本中挖掘作者之间的影响关系就成为文本挖掘的研究内容之一。然而，现在的研究倾向于从那些有明显回复关系的文本中，挖掘作者之间影响关系。例如，利用电子邮件挖掘作者之间关系。在这篇论文中，我们将从没有明显回复关系的文本中挖掘作者之间的关系。为此，本文提出一个同时考虑文本、文本话题和作者之间影响关系的文本生成模型；利用Gibbs 采样算法对模型中的参数进行求解，从而发现作者之间的影响关系。最后，文本将所提出的模型与著名的作者话题模型的预测性能进行了对比，说明所提出的模型具有与作者话题模型相当的预测能力。