摘要： 【目的/意义】为微博用户生成质量较高的标签，帮助用户对微博特征进行描述。【方法/过程】首先，分析微 博的特征建立候选标签与候选词表。随后，用 LDA对用户的微博进行主题分析，将用户的微博与预选标签相匹配， 生成预选标签。最后，用 LDA对用户关注的人及用户的粉丝的微博进行主题分析，对预选标签进行控制生成最终 标签。【结果/结论】实验结果表明，本文以 LDA为基础提出的标签生成方法具有不错的效果，最终生成的标签能够 较为准确地描述用户的微博特征。
摘要： 【目的/意义】为微博用户生成质量较高的标签，帮助用户对微博特征进行描述。【方法/过程】首先，分析微 博的特征建立候选标签与候选词表。随后，用 LDA对用户的微博进行主题分析，将用户的微博与预选标签相匹配， 生成预选标签。最后，用 LDA对用户关注的人及用户的粉丝的微博进行主题分析，对预选标签进行控制生成最终 标签。【结果/结论】实验结果表明，本文以 LDA为基础提出的标签生成方法具有不错的效果，最终生成的标签能够 较为准确地描述用户的微博特征。