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张柳; 王晰巍; 黄博; 刘婷艳;
吉林大学管理学院 长春 130022;
吉林大学大数据管理研究中心 长春 130022;
吉林大学网络空间治理研究中心 长春 130022;
吉林大学东北振兴研究院 长春 130022;
吉林大学计算机科学与技术学院 长春 130022;
LDA; 新冠肺炎; 微博用户; 主题聚类; 传播路径;
机译:在微博环境中使用基于LDA的主题模型的个性化主题标签推荐方法
机译:基于BTM主题模型和K-Means聚类算法的微博主题检测方法
机译:基于主题特征聚类和扩展LDA模型的Web事件主题分析
机译:基于LDA模型和单遍聚类的微博主题检测
机译:使用多个LDA主题模型和健康信息检索的ANN分类器的集合网格术语查询型号
机译:基于信息分类层次结构的地震应急响应的微博主题词检测模型
机译:基于信任模型的微博主题挖掘关键用户
机译:微博主题时间序列分析。
机译:基于主题单标签统计的用户对话对主题单语言模型和文本段的划分和标记
机译:基于用户与与主题相关联的内容项的交互,对社交网络系统的用户进行聚类
机译:基于改进LDA模型的在线互联网主题挖掘方法
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