基于主题模型和ARIMA算法的网络舆情热点发现研究

摘要

由于网络舆情文本日益呈现大数据化趋势,并且热点主题具有明显的时间变化特征,因此本文提出了一种基于主题模型和ARIMA算法的网络舆情热点发现技术.主题模型可以降低文本数据的维度,提取舆情主题,而ARIMA算法可以动态捕捉随时间变化的热点主题.实验表明,主题模型和ARIMA算法的结合可以提高舆情热点提取的准确率和召回率.