基于word2vec与潜在主题分析在大规模推文中对市民的刻画
社会与信息网络
2019-04-22 v1 计算与语言
摘要
随着互联网和移动设备使用的增加，社交网络正成为传播市民观点与想法最常用的媒介。这些信息对于基于用户在网络中发布的内容识别具有共同观点的社区非常有用。本文提出了一种基于机器学习技术应用于波哥大市民推文集来自动检测城市社区的方法。我们对六个月内从Twitter收集的2,634,176条推文集合进行了分析。结果表明，所提方法是一种基于机器学习方法和文本分析来刻画城市人口的有趣工具。
引用
@article{arxiv.1904.08926,
title = {Characterization of citizens using word2vec and latent topic analysis in a large set of tweets},
author = {Vargas-Calderón Vladimir and Camargo Jorge},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.08926},
year = {2019}
}