一种基于LDA的在线主题演化挖掘模型

• 作者: 周斌 崔凯 梁政 贾焰
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 主题模型 LDA 演化 舆情
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 156-159,193
• 分类号: TP310
• 字数: 6021字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2010.11.037

摘要

基于文本内容的隐含语义分析建立在线主题演化计算模型,通过追踪不同时间片内主题的变化趋势进行主题演化分析.将Latent Dirichlet Allocation(LDA)模型扩展到在线文本流,建立并实现了在线LDA模型;利用前一时间片的后验概率影响当前时间片的先验概率来维持主题间的连续性;根据改进的增量Gibbs算法进行推理,获取主题-词和文档-主题的概率分布,利用Kullback Leibler(KL)相对熵来衡量主题之间的相似度,从而发现主题演化中的"主题遗传"和"主题变异".实验结果表明,该模型能从互联网语料中找出主题的演化趋势,具有良好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾焰	国防科学技术大学计算机学院	117	2188	23.0	43.0
2	周斌	国防科学技术大学计算机学院	52	1325	19.0	35.0
3	梁政	国防科学技术大学计算机学院	2	104	2.0	2.0
4	崔凯	国防科学技术大学计算机学院	1	68	1.0	1.0