最近想研究下Dynamic Topic Models(DTM),论文看了看,文科生的水平确实是看不懂,那就实验一下吧,正好Blei的主页上也提供了相应的C++工具, http://www.cs.princeton.edu/~blei/topicmodeling.html,dtm这个代码放在google code中,下载需要fq. 下载了之后看了看,C++确实是不懂,但是在github上搜了一遭,也没找到完美的java版本,所以只能硬着头皮用C++了. 同时也去网上找找看看有没有人做过类似的工作,

转载自wentingtu 基于LDA的Topic Model变形最近几年来,随着LDA的产生和发展,涌现出了一批搞Topic Model的牛人.我主要关注了下面这位大牛和他的学生:David M. BleiLDA的创始者,04年博士毕业.一篇关于Topic Model的博士论文充分体现其精深的数学概率功底:而其自己实现的LDA又可体现其不俗的编程能力.说人无用,有论文为证: J. Chang and D. Blei. Relational Topic Models for Document Ne

转自:http://blog.csdn.net/hxxiaopei/article/details/8034308 http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/7937616 LDA浅析 http://www.slideshare.net/aurora1625/topic-model-lda-and-all-that Topic model, LDA and all that LDA漫游指南 http://yuedu.baidu.com/eb

转载于: 转:基于LDA的Topic Model变形 最近有想用LDA理论的变形来解决问题,调研中.... 基于LDA的Topic Model变形 基于LDA的Topic Model变形最近几年来,随着LDA的产生和发展,涌现出了一批搞Topic Model的牛人.我主要关注了下面这位大牛和他的学生: David M. BleiLDA的创始者,04年博士毕业.一篇关于Topic Model的博士论文充分体现其精深的数学概率功底:而其自己实现的LDA又可体现其不俗的编程能力.说人无用,有论文为证:

Topic Model 标签(空格分隔): 机器学习 \(\Gamma\)函数 \(\Gamma\)函数可以看做是阶乘在实数域上的推广,即: \(\Gamma(x) = \int_{0}^{+\infty} t^{x-1}e^{-t}dt = (x-1)!\) 性质:\(\frac{\Gamma(x)}{\Gamma(x-1)} = x-1\) Beta分布 Beta分布的概率密度:\[f(x) = \begin{cases} \frac{1}{B(\alpha, \beta)}x^{\alph

注:这一节我忽略,如果今后有时候,我会整理一份Topic Model的资料来说明,因为原课程中面向的是可能本来就熟悉Topic Model的听众,讲这课只是举个例子,带大家复习一下,所以即使整理出来,意义也不大.最主要的一个原因是原PPT中没有Topic Model的公式,我认为离开了公式,真的无法讲清楚.

Topic Model的分类和设计原则 http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7065318 topic model的介绍性文章已经很多,在此仅做粗略介绍,本文假设读者已经较为熟悉Topic Medel. Topic Model (LDA)认为一个离散数据集合(如文档集合,图片集合,为行文方便,本文统统以文档集合作为描述对象,其他的数据集合只需换掉对应的术语即可)是由隐含在数据集合背后的topic set 生成的,这个set中的每一个t

转: http://www.blogbus.com/krischow-logs/65749376.html   LDA 着实 带领着 Topic model 火了一把. 但是其实我们华人世界内,也不乏好汉,不过呢,都在UIUC,Prof. Zhai的小组里.他们关于Topic model的大多数工作,都是基于PLSA的变形,然后EM求解.这里面,他们有两点使用的出神入化,第一点就是先验概率的使用:第二点就是EM的各种变形了,regularized EM...他们组有一个很大的特点,就是问题新,写

1. LDA模型是什么 LDA可以分为以下5个步骤: 一个函数:gamma函数. 四个分布:二项分布.多项分布.beta分布.Dirichlet分布. 一个概念和一个理念:共轭先验和贝叶斯框架. 两个模型:pLSA.LDA. 一个采样:Gibbs采样 关于LDA有两种含义,一种是线性判别分析(Linear Discriminant Analysis),一种是概率主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),本文讲后者. 按照wiki上的介绍,L

原文地址:http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/asi.23134/abstract 黄色背景是我认为比较重要的,红色字体是我自己的话. 动态主题监测与跟踪:HDP.共词与共引分析方法的比较 Introduction 主题监测与跟踪在文献计量学.数据挖掘以及其他多个领域中都发挥重要作用.主题监测旨在从文档集合中识别重要主题,而主题跟踪旨在对一个已经识别到的主题演化过程进行跟踪.识别主题及其内在模式对于理解主题来说至关重要. 共引分析和共词分析是文献

1.Tang, Jian, et al. "Understanding the Limiting Factors of Topic Modeling via Posterior Contraction Analysis." ICML. 2014. This is the best paper of ICML 2014.  The first author is Jian Tang(his weibo:http://weibo.com/1741301241, Phd of Peking

这周看了一篇动态网格序列水印的论文,由于目前在网格序列上做水印的工作特别少,加之我所看的这篇论文中的叙述相对简洁,理解起来颇为困难.好在请教了博士师兄,思路明朗了许多,也就把这思路整理在此了. 论文作者提出了一种三维网格序列盲水印算法,在他们的算法中用到了小波分析.我对小波分析只有一个大概的了解,所以细节的理解上可能不尽正确,索性就不详细解释小波分解的知识了. 首先介绍论文中水印的产生: 此篇论文中的水印为 W= +1 或 W = -1,具体位数上嵌入+1还是 -1 作者没有做详细解释 然后介绍

http://blog.csdn.net/zhoubl668?viewmode=list

最近在分析知乎的‘问题’文本所属的话题,用python提取,实现了LSTM和LDA模型在这个方面的应用,但是效果不是很理想,一个是这些文本属于短文本,另外用来分析的文本本身包含多个领域的问题,并且数量较少,很有可能只有几条.所以最后得到的话题模型即使分了很多主题仍然在同一个主题会出现多种词汇. 尝试寻找短文本分析话题模型有优势的算法..........未完待续

http://www.cs.princeton.edu/~blei/topicmodeling.html Topic models are a suite of algorithms that uncover the hidden thematic structure in document collections. These algorithms help us develop new ways to search, browse and summarize large archives o

重要的是通过实践更深入地了解贝叶斯思想,先浅浅地了解下LDA. From: http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/7937616/ 传统方法的缺陷: 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少,如TF-IDF等,这种方法没有考虑到文字背后的语义关联,可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有,但两个文档是相似的. 在主题模型中,主题表示一个概念.一个方面,表现为一系列相关的单词,是这些单词的条件概率.形象来说,主题

1.Blei的LDA代码(C):http://www.cs.princeton.edu/~blei/lda-c/index.html2.D.Bei的主页:http://www.cs.princeton.edu/~blei/publications.html3.Gibbs LDA++  by Xuan-Hieu Phan and Cam-Tu Nguyen(C++):http://gibbslda.sourceforge.net/4.用GibbsLDA做Topic Modeling (教程 by

David M.BLEI nCR文献学习笔记(基本完成了)  http://yhbys.blog.sohu.com/238343705.html 题目:The Nested Chinese Restaurant Process and Bayesian Nonparametric Inference of Topic Hierarchies David M.BLEI 这个LDA领域的大牛,对LDA有诸多变形,这一片是将随机过程(stochastic process)用于无参贝叶斯推断上,构造主题

重要的是通过实践更深入地了解贝叶斯思想,先浅浅地了解下LDA. 相关数学知识 LDA-math-MCMC 和 Gibbs Sampling LDA-math - 认识 Beta/Dirichlet 分布 LDA-math - 神奇的 Gamma 函数 LDA学习心得(一)——Gamma函数与Beta/Dirichlet分布 LDA学习心得(二)——文本建模 非常好!https://arxiv.org/pdf/1908.03142.pdf[LDA精讲] From: http://blog.csdn

最近在拜读项亮博士的<推荐系统实践>,系统的学习一下推荐系统的相关知识.今天学习了其中的隐语义模型在Top-N推荐中的应用,在此做一个总结. 隐语义模型LFM和LSI,LDA,Topic Model其实都属于隐含语义分析技术,是一类概念,他们在本质上是相通的,都是找出潜在的主题或分类.这些技术一开始都是在文本挖掘领域中提出来的,近些年它们也被不断应用到其他领域中,并得到了不错的应用效果.比如,在推荐系统中它能够基于用户的行为对item进行自动聚类,也就是把item划分到不同类别/主题,这些主题