Biterm Topic Model (BTM) är utformad för att modellera den generativa processen av ordet co-occurence mönster i korta texter såsom tweets. Två aspekter av BTM kan dock begränsa dess prestanda: 1) användarindividualiteter ignoreras för att erhålla corpus nivåord co-occurrence mönster; och 2) de starka antagandena att två co-occurring ord kommer att tilldelas samma ämnesetikett kunde inte skilja bakgrundsord från aktuella ord. I detta dokument föreslår vi Twitter-BTM modell för att ta itu med dessa frågor genom att överväga användarnivå personalisering i BTM. För det första använder vi användarbaserad bitermaggregation för att lära oss användarspecifik ämnesfördelning. För det andra, varje användares preferens mellan bakgrundsord och aktuella ord uppskattas genom att införliva ett bakgrundsämne. Experiment på en storskalig real-world Twitter dataset visar att Twitter-BTM överträffar flera toppmoderna baslinjer.
Antagandet att par av cooccurring ord bör tilldelas samma ämne kan dock vara för stark REF.
User Based Aggregation for Biterm Topic Model
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}