《表2 2020年2月9日聚类簇中筛选后的主体词变化情况》

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《基于微博的COVID-19热点话题分析》

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设μ=0.2，δ=0.2，K-means聚类簇数l为4。OLDA主题数K为30。对主题进行聚类分析，得到各个时间片对主题词进行筛选后的结果，表2列出了其中的一部分。从表2可以看到，大多数主题词是关于疫情发展的，但在不同的时间片还有其他的主题词，如在0:00～<6:00，有关于元宵晚会的描述；在6:00～<9:00，有关于新生儿“小汤圆”健康平安的描述；在9:00～<12:00，有关于复工的描述等。实验表明了模型可以检测到除了疫情发展变化过程之外的一些特殊事件发生的情况。