1.基于词汇链特征扩展和LDA模型的微博分类方法，包括如下步骤：

1)获取包含多个不同微博类别的微博文本数据；

2)对获取的微博文本进行预处理，包括文本清理、中文分词和去停用词等；首先采用正则表达式来去除微博中的空文本、表情符号、账户名称、网络链接和图片的无关的噪声数据，然后利用分词工具对微博文本进行中文分词和词性标注，并去除那些没有意义且频繁出现的词语；

3)输出微博语料库；

4)将微博语料库分为训练集和测试集；

5)针对训练集，进行基础词汇链的生成；

6)开始循环，依次处理训练集中的各个微博类别；

7)计算和统计某个微博类别下所有微博词语的出现频率；

8)对于该微博类别的微博词语，如果某个词语未被《同义词词林》收录且出现频率大于或等于指定阈值ε，则把该词语归为词汇链L0；如果某个词语未被《同义词词林》收录且出现频率小于阈值ε，则该词语不归入任何词汇链，保留其出现频率，用于下次累计；

9)建立该微博类别的候选词汇集，把该微博类别下所有被《同义词词林》收录的词语w1,w2,…,wn划入候选词汇集；

10)开始循环，依次处理该微博类别的候选词汇集的词语wi(i＝1,2,…,n)；

11)如果该微博类别除L0外没有其它词汇链，则生成初始词汇链L1，并把词语w1加入词汇链L1，并返回第10步，继续处理下一个词语；否则，继续下一步；

12)分别计算词wi与m条词汇链Lj(j＝1,…,m)的语义相似度S(wi,Lj)，计算公式为：其中，nj为词汇链Lj包含的词语个数，wjk为词汇链Lj的第k个词语，Sim(wi,wjk)为两个词语的语义相似度，采用了基于《同义词词林》的相似度计算方法；

13)计算 可以得知在所有词汇链Lj(j＝1,…,m)中，词语wi与

词汇链Lr(1≤r≤m)的相似度S(wi,Lr)最大；

14)比较S(wi,Lr)和预设的相似度阈值σ，如果S(wi,Lr)≥σ，就把词语wi加入到对应的词汇链Lr中；如果S(wi,Lr)<σ，就生成一个新词汇链，并把词语wi加入到新生成的词汇链中；

15)判断候选词汇集中的词是否处理完毕，如果没有，则返回第10步，继续处理下一个词语；否则，继续下一步；

16)判断训练集中的所有微博类别是否处理完毕，如果没有，则返回第6步；否则，继续下一步；

17)汇总训练集中所有微博类别的词汇链，形成基础词汇链，用于扩展微博文本，基础词汇链生成完毕；

18)词汇链特征扩展：根据基础词汇链分别对训练集和测试集的微博词语进行特征扩展；

19)针对训练集的所有微博词语，如果词语被《同义词词林》收录，则在基础词汇链中找到对应微博类别的包含该词语的词汇链，并检查该词汇链的词语数量；如果词语数量大于或等于设定值，则直接使用该词汇链去扩展原词语；否则，保持原词语，不进行扩展处理；如果词语未被《同义词词林》收录，则检查该词语是否在对应微博类别的词汇链L0中，如果在，则使用词汇链L0去扩展原词语；否则，保持原词语，不进行扩展处理；最后，输出扩展后的训练集；

20)针对测试集语料库的所有微博词语，如果词语被《同义词词林》收录，则在基础词汇链中搜索所有微博类别的词汇链，如果存在某个微博类别的某条词汇链包含该词语，则直接使用该词汇链去扩展原词语；否则，计算该词语和每个微博类别的所有词汇链的相似度，并从中选取最大的相似度；如果这个最大的相似度大于或等于相似度阈值σ，则直接采用该词汇链来扩展原词语，同时将该词语加入到该词汇链中，扩充原词汇链；否则，保持原词语，不进行扩展处理；如果词语未被《同义词词林》收录，则在基础词汇链中搜索所有微博类别的L0词汇链；如果存在某个微博类别的L0词汇链包含该词语，则直接使用该L0词汇链扩展原词语；否则，累计该词语的出现频率，包括训练集中的出现次数，判断该词的出现频率是否大于或等于指定阈值ε，如果是，则把该词归入对应微博类别的L0词汇链；最后，输出扩展后的测试集和扩展后的基础词汇链；扩展后的基础词汇链可以用于下次训练或微博分类；

21)使用LDA主题模型分别对扩展后的训练集和测试集进行建模，提取每条微博的主题概率分布，输出训练集微博和测试集微博的主题概率分布；

22)依次计算训练集中每个微博类别的主题概率分布；计算方法采用求平均值的方法，即对某个微博类别下的所有微博，计算这些微博的主题概率分布的平均值；

23)依次计算测试集中每条微博与各个微博类别主题概率分布的相似度，相似度值最大的为微博所属类别，相似度计算公式如下：Sim(W,C)＝2/[DKL(W||C)+DKL(C||W)]

其中，W为某条微博的主题概率分布，C为某个微博类别的主题概率分布，Sim(W,C)表示微博与微博类别的相似度，它的值越大，则表示两者越相近；DKL(W||C)表示W与C的KL距离，而DKL(C||W)表示C与W的KL距离；

24)输出分类结果。