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針對傳統主題模型忽略了微博短文本和文本動態演化的問題，提出了基于微博文本的詞對主題演化（ BToT）模型，并根據所提模型對數據集進行主題演化分析。BToT模型在文本生成過程中引入連續的時間變量具體描述時間維度上的主題動態演化，同時在文檔中構成主題共享的“詞對”結構，擴充了短文本特征。采用Gibbs采樣方法對BToT參數進行估計，根據獲得的主題一時間分布參數對主題進行演化分析。在真實微博數據集上進行驗證，結果表明，BToT模型可以描述微博數據集中潛在的主題演化規律，獲得的困惑度評價系數低于潛在狄利克雷分配（ LDA）、詞對主題模型（BTM）和主題演化模型（ToT）。
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