机译:基于用户组的情感检测和主题发现在短文本中
School of Data and Computer science Sun Yat-sen University Guangdong China;
School of Data and Computer science Sun Yat-sen University Guangdong China;
Department of Computing and Decision Sciences Lingnan University New Territories Hong Kong;
School of Science and Technology The Open University of Hong Kong Kowloon Hong Kong;
Department of Computing The Hong Kong Polytechnic University Kowloon Hong Kong;
Joint topic-emotion model; Short text modeling; User characteristics; User group based mining;
机译:使用短文本扩展和概念漂移检测的基于在线Biterm主题模型的短文本流分类
机译:短文本情感检测的快速监督主题模型
机译:一种强大的用户情感比特妨据基于用户聚合策略的混合模型,以避免短文本的数据稀疏性
机译:基于BTM主题模型的短文本主题发现
机译:网上论坛中短文本段的主题建模和垃圾邮件检测
机译:在线分析隐藏的人群:最大的中国在线社区中与HIV相关的用户的话题情感和社交网络
机译:一种新颖的热门话题检测框架,通过Twitter集成图像和短文本信息