摘自《基于社交关系和影响力的在线社交网络用户兴趣偏好获取方法研究》
对LDA的理解,可参考:主题模型-LDA浅析
我对LDA的理解主要是抓住公式:

和图

其中“给定一系列文档,通过对文档进行分词,计算各个文档中每个单词的词频就可以得到左边这边”文档-词语”矩阵。主题模型就是通过左边这个矩阵进行训练,学习出右边两个矩阵。“
左边的矩阵就是每一个词语在每篇文章中出现的频率的矩阵,“学习出右边两个矩阵“,如何学习?其实就是矩阵分解,把左边的矩阵分解为右边的两个矩阵,可以采用SVD等矩阵分解方法,得到右边的两个矩阵之后,主要是如何利用这两个矩阵?其中“文档-主题“矩阵,单看其中的一列,就是某个文档的内容讲的是各个主题的概率,例如,文档1属于主题1的概率是0.1,属于主题2的概率是0.5,属于主题3的概率是0.8,...这其中概率最大的那个主题topic X,我们就可以认为,这个文档就属于主题topic X。由此,因为我们可以通过此方法判断文档的主题类型,所以我们就能判断两个不同的文档是否属于相同的主题,也就是可以达到文档归类的目的。
至于图中,“主题-词语“矩阵、"文档-主题"矩阵中的主题到底是啥,是不可知的,这其实也是可以理解的,因为任何一个词语都有可能出现在关于任何一个主题的文章中。
到此这篇LDA主题模型是什么(LDA主题模型是什么)的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关 推荐文章,希望大家都能在编程的领域有一番成就!版权声明:
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