基于Spark的旅游舆情热点发现方法研究

传统的基于BTM的话题发现方法未考虑大数据条件下，海量短文本中热点话题发现存在的时效性限制问题。基于Spark计算框架、BTM模型和K-means算法，提出了并行旅游舆情热点话题发现算法，通过对旅游评论、微博短文本集的词对生成、文档-话题分布矩阵、文档相似度计算及聚类过程进行基于Spark框架的并行化，缩短了热点话题的发现时间，提高了实时性。实验结果显示本算法加速比和扩展性相比单一BTM模型能进一步提升，适用于旅游舆情热点话题发现的应用需求。