Twitter data är extremt bullriga - varje tweet är kort, ostrukturerad och med informellt språk, en utmaning för nuvarande ämne modellering. Å andra sidan åtföljs tweets av extra information såsom författarskap, hashtaggar och användarföljarnätverket. Genom att utnyttja denna ytterligare information föreslår vi temamodellen Twitter-Network (TN) för att tillsammans modellera texten och det sociala nätverket på ett fullständigt icke-parametriskt sätt. TN-ämnesmodellen använder de hierarkiska Poisson-Dirichlet-processerna (PDP) för textmodellering och en Gaussisk process slumpmässig funktionsmodell för social nätverksmodellering. Vi visar att TN-ämnesmodellen avsevärt överträffar flera befintliga icke-parametriska modeller på grund av sin flexibilitet. Dessutom möjliggör TN-ämnesmodellen ytterligare informativa slutsatser såsom författares intressen, hashtag analys, samt leder till ytterligare tillämpningar såsom författare rekommendation, automatisk ämnesmärkning och hashtag förslag. Observera vår allmänna inference ram kan enkelt tillämpas på andra ämnesmodeller med inbäddade PDP noder.
På samma sätt Twitter-Network ämnesmodell REF ) modellerar författaren nätverk 2 baserat på författare ämne distributioner, men med hjälp av en Gaussian process för att modellera nätverket.
Twitter-Network Topic Model: A Full Bayesian Treatment for Social Network and Text Modeling
{'venue': 'NIPS 2013 Topic Models: Computation, Application, and Evaluation, pp. 1-5. Google Sites. 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}