基于动态LDA主题模型的内容主题挖掘与演化_胡吉明.pdf

58 2 2014 1 第 卷 第 期 年 月 * 基于动态LDA 主题模型的内容主题挖掘与演化 ■ 胡吉明 陈果 ［ ］ 。 摘 要 指 出文本 内容主题的挖掘和演化研究 对 于文本建模 和分类及推荐 效果提 升具有重要作 用 从 LDA ， ， 分析基于 主题模型的文本 内容主题挖掘 原理入 手 针 对 当前 网络环境下 的文本 内容特 点 构建适 用于动 LDA ， Gibbs ， 态文 内容本主题挖掘 的 模型 并通过改进的 抽样估计提 高主题挖掘 的准确性 进而从主题相似度和 。 ， ， 强度 两个方面研究 内容主题随时间的演化问题 实验表 明 所提方 法可行且有效 对后续有 关文本语义建模和 分类研究等具有重要的实践意义。 ［ ］ LDA 关键词 主题挖掘 主题演化 动 态 模型 ［ ］G202 分类号 DOI : 10． 13266 /j． issn． 0252 － 3116． 2014． 02． 023 文 ， 本内容挖掘与语义建模是信息推荐和数据挖掘 有限混合表示的文本 并且通过词汇表中所有词汇的 ， ， 领域的研究热点与核心内容 而文本内容的主题挖掘 概率分布来表示每个主题 文本内容则根据主题和词 ［6］ 。 ， 。LDA 主 Dirichlet 则是语义建模的重要基础 当前网络环境下 信息内 汇的混合分布来区分 题模型采用 ， ， LSA PLSA 容具有呈动态交互和随时间发展演化等特征 因此要 分布简化了模型的推导过程 避免了 和 模 ［7］ ， 型产生的过拟合的问题 ，因此具有很好的先验概率 求创新信息内容挖掘方法 提升内容主题挖掘的准确 ， 。 ， ， ， 性 动态描述其演化趋势 基于此 本文对传统潜在狄 假设 参数数量不会随着文本数量的增长而线性增长 (LDA) ，