原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
分层狄利克雷过程是一种贝叶斯无参模型,用于分析海量数据的概率主题模型,解决潜在狄利克雷分布无法解决的动态聚类的问题.从因子图的角度出发将消息传递算法与吉布斯采样算法结合用于解决贝叶斯无参模型后验概率推断问题,最终将该算法与LDA以及HDP算法在混淆度方面进行对比.实验结果表明,该算法相比HDP采样算法收敛较快,最终也能收敛到LDA模型最优主题数目下的混淆度.
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文献信息
篇名 HDP采样消息传递算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 消息传递算法 分层狄利克雷过程 采样 无参主题模型
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 算法研究与探讨
研究方向 页码范围 1994-1998
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.07.016
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 王杰 苏州大学计算机科学与技术学院 14 19 3.0 4.0
2 刘晓升 苏州大学计算机科学与技术学院 33 129 7.0 8.0
3 严建峰 苏州大学计算机科学与技术学院 33 149 8.0 10.0
4 杨璐 苏州大学计算机科学与技术学院 19 74 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
消息传递算法
分层狄利克雷过程
采样
无参主题模型
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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