微博文本的高维稀疏，老实说，用传统方法真挺头疼的。LDA 模型这种主题模型就派上用场了，不过嘛，原始 LDA 没考虑用户个人特征，用在微博上多少有点水土不服。

于是有了ATM 模型，加了作者维度，想法挺好，但微博这种地方，转发、互动多，单一作者假设就有点扯了。你说一个热门话题，哪能只有一个人说事？

ULLDA的出现算是补上了这块短板，它支持多个作者“贡献”同一条微博内容，还考虑了微博的传播结构，比如用户关系、话题热度啥的。挺聪明，挺实用。

模型跑在NLPIR 数据集上，结果也给力，比 ATM 强不少。要是你正好做微博相关的挖掘任务，比如用户画像、话题追踪、推荐系统，这个 ULLDA 模型值得一试。

哦对了，如果你想从代码层面入手，下面这些资源也挺有参考价值的：

如果你正卡在微博文本的建模问题上，可以考虑把 ULLDA 加进你的工具箱里试试看。