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基于LDA模型特征选择的在线医疗社区文本分类及用户聚类研究

2017-11-24分类号:TP391.1

【作者】吴江  侯绍新  靳萌萌  胡忠义  
【部门】武汉大学信息管理学院  
【摘要】随着互联网时代的快速发展,在线医疗社区的出现打破了时空限制,为用户提供了丰富的医疗信息和情感帮助,已经成为社会支持的重要来源,受到用户的广泛关注和参与。对在线医疗社区进行用户文本挖掘能够揭示社区中用户的参与行为,从而优化其用户管理和信息推荐。已有的研究对象主要集中在英文在线医疗社区,鲜有文献对中文在线医疗社区进行研究。基于社会支持理论,本文设计了一个中文用户文本挖掘流程来研究中文在线医疗社区中的社会支持类型和用户参与。利用中文文本挖掘及机器学习方法,对中文糖尿病社区"甜蜜家园"进行研究。本文利用LDA(L
【关键词】在线医疗社区  LDA模型  特征提取  文本分类  用户聚类
【基金】国家自然科学基金项目“内容关系互动下的在线医疗社区用户行为演化研究”(71573197)
【所属期刊栏目】情报学报
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