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抑制背景噪声的LDA子话题挖掘算法
被引量：
1
1
作者
李静远
丘志杰
+2 位作者
刘悦
程学旗
任彦
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期54-60,共7页
专题文章集合是一些拥有相似背景知识的文章集合.为了更好地从专题文章集合内部的复杂信息关联中高效挖掘子话题信息,文中提出了抑制背景噪声的线性判别分析(LDA)子话题挖掘算法BLDA,通过预先抽取专题文档集合的共同背景知识、在迭代过...
专题文章集合是一些拥有相似背景知识的文章集合.为了更好地从专题文章集合内部的复杂信息关联中高效挖掘子话题信息,文中提出了抑制背景噪声的线性判别分析(LDA)子话题挖掘算法BLDA,通过预先抽取专题文档集合的共同背景知识、在迭代过程中重设关键词的产生等方式提高子话题抽取的准确程度.在微信公众账号文章上的系列实验证明,BLDA算法针对有共同背景的专题文章集合的聚类结果显著优于传统的LDA算法,其中主题召回率提高了170%,Purity聚类指标提高了143%,NMI聚类指标提高了160%.
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关键词
子话题挖掘
线性判别分析
背景噪声抑制
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职称材料
题名
抑制背景噪声的LDA子话题挖掘算法
被引量：
1
1
作者
李静远
丘志杰
刘悦
程学旗
任彦
机构
中国科学院计算技术研究所∥中国科学院网络数据科学与技术重点实验室
国家
计算
机
网络
应急
技术
处理协调中心
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期54-60,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61303244
61572473
+4 种基金
61572469
61402442
61402022
61370132)
国家242信息安全计划项目(2015F114)~~
文摘
专题文章集合是一些拥有相似背景知识的文章集合.为了更好地从专题文章集合内部的复杂信息关联中高效挖掘子话题信息,文中提出了抑制背景噪声的线性判别分析(LDA)子话题挖掘算法BLDA,通过预先抽取专题文档集合的共同背景知识、在迭代过程中重设关键词的产生等方式提高子话题抽取的准确程度.在微信公众账号文章上的系列实验证明,BLDA算法针对有共同背景的专题文章集合的聚类结果显著优于传统的LDA算法,其中主题召回率提高了170%,Purity聚类指标提高了143%,NMI聚类指标提高了160%.
关键词
子话题挖掘
线性判别分析
背景噪声抑制
Keywords
subtopic mining
linear discriminant analysis
background noise restraint
分类号
TP393.09 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
抑制背景噪声的LDA子话题挖掘算法
李静远
丘志杰
刘悦
程学旗
任彦
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
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