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HDP采样消息传递算法
被引量：
1
1
作者
王杰
严建峰
+1 位作者
刘晓升
杨璐
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第7期1994-1998,共5页
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...
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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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
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职称材料
题名
HDP采样消息传递算法
被引量：
1
1
作者
王杰
严建峰
刘晓升
杨璐
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第7期1994-1998,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61373092
61033013
+4 种基金
61272449
61202029)
江苏省教育厅重大项目(12KJA520004)
江苏省科技支撑计划重点项目(BE2014005)
广东省重点实验室开放课题(SZU-GDPHPCL-2012-09)
文摘
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。
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
Keywords
belief propagation
hierarchical Dirichlet process
sampling
non-parametric topic model
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
HDP采样消息传递算法
王杰
严建峰
刘晓升
杨璐
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016
1
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参考文献
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