基于概率模型的細(xì)粒度話題演化分析技術(shù)研究與實現(xiàn)
【學(xué)位授予單位】:國防科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:TP391.1
【圖文】:
國防科技大學(xué)研究生院專業(yè)學(xué)位碩士學(xué)位論文主題都是固定詞表上的一個多項式分布;每篇文檔中的詞與詞之,每一個詞都獨立存在,交換彼此的順序并不影響文檔本身;每篇個話題,有一個固定的主題混合比例,從狄利克雷分布中抽樣得到詞都由其中一個話題生成。經(jīng)典的 LDA 模型將文檔集合中每一篇話題詞的概率分布的形式表示。同時它是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,訓(xùn)注好的訓(xùn)練集,僅僅需要給定一個文檔集合以及一個確定的話題數(shù)vidM.Blei 在 2003 年發(fā)表的論文中提出的 LDA 模型的原始模型,概率分布θ加上了狄利克雷先驗,而對話題-詞的概率分布φ并沒有。而后 T.L.Giffiths 對原始 LDA 模型進(jìn)行了改進(jìn),給話題-詞概率分克雷先驗,因為多項式分布和狄利克雷分布滿足共軛分布特性,樣算法來進(jìn)行相應(yīng)的參數(shù)推導(dǎo)。因為 Gibbs 采樣推導(dǎo)簡單,且效大多數(shù)的應(yīng)用中,基本采用 Gibbs 采樣算法來進(jìn)行相關(guān)的參數(shù)估計型如圖 2.1,其中陰影部分表示可觀測變量,空心部分表示隱含變
國防科技大學(xué)研究生院專業(yè)學(xué)位碩士學(xué)位論文想。同時由于主題模型是無監(jiān)督學(xué)習(xí),所以即使在應(yīng)用于大數(shù)據(jù)時,仍然可能產(chǎn)無法令人滿意的結(jié)果。近年來,一種基于知識的主題模型被提了出來,這種模型要用戶提供一些現(xiàn)有的領(lǐng)域知識來指導(dǎo)模型產(chǎn)生更好的話題;谥R的主題模型同樣也可以應(yīng)用于聚焦式話題發(fā)現(xiàn),在[20]中,作者利狄利克雷森林先驗(DirichletForestPriors),將用戶對于各種話題應(yīng)該具有的各高概率或者低概率話題詞的組成的了解和知識整合進(jìn)主題模型中。ArjunMukherj等人則提出了一種基于用戶提供的作為一些方面類別的種子詞匯來準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)用所需信息的方法,并設(shè)計了兩種基于現(xiàn)有知識的主題模型 SAS 和 ME-SAS[21],圖 2.2。這兩種模型將種子詞匯作為反映用戶感興趣類別的關(guān)鍵詞來自動提取并用戶所需的信息。
圖 2.3 TTM 模型圖2.2話題演化模型分析分析主要是衡量分析同一個話,題隨著時間的推移,話的動態(tài)性、發(fā)展性和差異性。話題演化分為兩個方面:表示內(nèi)容隨著時間所產(chǎn)生的變化,而這個變化反過程,而發(fā)生的變化。例如,在國際會議開幕前夕,大家的關(guān)備工作,而在會議閉幕之后,大家的關(guān)注點就轉(zhuǎn)移到了生活所帶來的影響。則表示話題強度,隨著時間的推移而經(jīng)歷的一個低潮到程,而這個變化的過程,反應(yīng)了隨著時間的推移,用戶。例如,對于每年舉辦一次的全國人民代表大會,只有戶關(guān)注,在非會議期間受到的關(guān)注程度較低。介紹在一些在線社交網(wǎng)絡(luò)中最常用的且適用范圍廣泛
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本文編號:2798329
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