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龙图腾网获悉南京莱斯网信技术研究院有限公司;东南大学申请的专利基于舆情实时数据流的自适应LDA主题模型训练系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116842378B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310670809.4，技术领域涉及：G06F16/25；该发明授权基于舆情实时数据流的自适应LDA主题模型训练系统是由孟令伍;贺成龙;罗军舟;顾学海;丁灿;尹晓阳;李惠柯;刘蛰设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于舆情实时数据流的自适应LDA主题模型训练系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于舆情实时数据流的自适应LDA主题模型训练系统，包括数据汇聚模块、数据预处理模块、自适应LDA模型训练模块和增量式LDA模型融合模块；数据汇聚模块用于对结构化、半结构化数据进行抽取和转换加载，并输入到分布式的消息总线kafka中；数据预处理模块用于对消息总线kafka中的数据进行预处理，最后形成加权词向量；自适应LDA模型训练模块用于训练得到LDA模型结果，并将训练结果进行合并；增量式LDA模型融合模块用于进行融合训练生成新一轮LDA模型。本发明从准确率及性能上都优于传统LDA主题分析方法，并应用于网络舆情领域事件检测、推荐、词云及检索等实际工程项目中，创造了商业价值。

本发明授权基于舆情实时数据流的自适应LDA主题模型训练系统在权利要求书中公布了：1.基于舆情实时数据流的自适应LDA主题模型训练系统，其特征在于，包括数据汇聚模块、数据预处理模块、自适应LDA模型训练模块和增量式LDA模型融合模块； 所述数据汇聚模块用于，对结构化、半结构化数据进行抽取和转换加载，并输入到分布式的消息总线kafka中； 所述数据预处理模块用于，对消息总线kafka中的数据进行预处理，最后形成加权词向量； 所述自适应LDA模型训练模块用于，对消息总线kafka中的数据进行模型最优迭代处理，训练得到LDA模型结果，并将训练结果进行合并； 所述增量式LDA模型融合模块用于进行融合训练生成新一轮LDA模型； 所述自适应LDA模型训练模块基于传统LDA模型GibbsSampling采样方法，加入特征词权重估计当前特征词wi的主题zi的后验分布；然后以HowNet常识知识库计算词与主题topN单词间的语义相似度来动态调整每个词的超参数β；迭代训练得到不同主题数对应的模型结果，取主题间困惑度和平均相似度综合最小时模型作为最佳的LDA模型结果；将加权自适应LDA训练模型算法集成到flink并行流式计算框架中来提高模型的训练速度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京莱斯网信技术研究院有限公司;东南大学，其通讯地址为：210014 江苏省南京市秦淮区永丰大道36号天安数码城05幢；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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