一种融合多维关系的地理环境时空主题发现方法

对战场文本数据的深入挖掘，可以高质量和高效率地发现时空主题结构，从而有效揭示战场事件发展的时空规律。针对现有的主题发现方法无法有效适用于具有多维异构关系的时空主题发现，提出了一种融合多维关系联合聚类的时空主题发现方法，首先构建以地理环境实体、地理位置与事件主题为节点的主题关系网络；然后以张量模型的Tucker分解建立主题关系的完全表达式作为主题分类的目标函数；最后运用块值矩阵分解方法进行联合聚类计算，获取主题分类结果和内聚结构。实验结果表明，该方法能够有效发现具有时空语义关系特征的主题结构，较好地体现出地理环境要素与时空主题之间的关联性，以及时空主题在地理位置与事件主题标签上的内聚性，反映出主题的演化过程。