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| 基于线性回归模型的单词加权LDA主题识别方法研究 | |
| 作者姓名： | 邰悦 葛斌 |
| 作者单位： | 安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南232001 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;安徽省自然科学基金 |
| 摘 要： | 针对社会化标签系统下Web资源存在大量潜在知识以及资源之间存在着独立性的问题,提出一种基于线性回归模型的单词加权潜在狄利克雷分布(LDA)的主题识别方法.通过线性回归模型建立任意文本资源之间的拟合函数,使用拟合函数获取每个资源的权重值,解决资源之间存在独立同分布的问题,并对拟合函数的数据点进行加权操作,进而实现语料库中... |
| 关 键 词： | 线性回归模型 单词加权 LDA 吉布斯采样 |
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