基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对文本流主题检测中存在的主题结构扁平问题,提出在线的层次化非负矩阵分解方法,在每个时间片中根据归一化累计折损增益选择主题节点进行分解,接着反复将文档分配给最相关的主题节点构建主题层次,该过程中假设主题在由不同时间片中相似主题节点构成的序列中连续再演化,在当前时间片对主题节点进行分解时考虑过去时间片中主题节点的分解结果.该方法不仅能在线的发现和更新文本流中的主题,而且还可揭示主题间的结构关系.在Nist TDT2数据集上的实验结果表明,该方法在NMI、Micro F1、MAP和NDCG等指标下均显著超过了其他动态NMF方法,并在时间效率上显示出一定优势.
推荐文章
基于主题本体树的文本流层次主题检测技术
文本流
层次主题检测
主题本体树
结合非负矩阵分解的主题社区好友推荐算法
社交网络
非负矩阵因式分解
主题社区
好友推荐
非负矩阵分解及其改进方法
非负矩阵
非负分解
优化函数
迭代方程
基于特征本体的文本流主题检测研究
特征本体
主题检测
文本流
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于在线层次化非负矩阵分解的文本流主题检测
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 动态主题模型 层次聚类 非负矩阵分解
年,卷(期) 2016,(8) 所属期刊栏目 计算机技术
研究方向 页码范围 1618-1626
页数 9页 分类号 TP311
字数 9249字 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2016.08.026
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈根才 浙江大学计算机科学与技术学院 64 704 14.0 24.0
2 陈岭 浙江大学计算机科学与技术学院 48 269 9.0 14.0
3 吴勇 7 48 4.0 6.0
4 王敬昌 10 62 5.0 7.0
5 涂鼎 浙江大学计算机科学与技术学院 2 7 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (7)
二级引证文献  (4)
2003(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2019(4)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(2)
2020(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
动态主题模型
层次聚类
非负矩阵分解
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
6865
总下载数(次)
6
总被引数(次)
81907
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导