应用于推荐系统
在使用LDA(Latent Dirichlet Allocation)计算物品的内容相似度时，我们可以先计算出物品在话题上的分布，然后利用两个物品的话题分布计算物品的相似度。比如，如果两个物品的话题分布相似，则认为两个物品具有较高的相似度，反之则认为两个物品的相似度较低。计算分布的相似度可以利用KL散度来计算：
DKL(p||q)=∑i∈Xp(i)ln(p(i)/q(i),其中...
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2015-05-12 11:28:46
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http://blog.csdn.net/pipisorry
Browse LDA Topic Models
This package allows you to create a set of HTML files to browse a topic model.It creates a word cloud and time-graph per topic, and annotat...
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2015-04-29 19:46:18
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本文由伯乐在线-东狗翻译，toolate校稿。未经许可，禁止转载！英文出处：blog.dominodatalab.com。欢迎加入翻译小组。本文介绍一个将911袭击及后续影响相关新闻文章的主题可视化的项目。我将介绍我的出发点，实现的技术细节和我对一些结果的思考。简介近代美国历史上再没有比911袭击影...
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2015-04-28 09:27:46
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LDA limitations: what’s next?
Although LDA is a great algorithm for topic-modelling, it still has some limitations, mainly due to the fact that it’s has become popular and available to the mass rec...
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2015-04-27 11:14:29
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基本介绍： topic model，主题模型介绍：http://www.cnblogs.com/lixiaolun/p/4455764.html 以及(http://blog.csdn.net/hxxiaopei/article/details/7617838) topic model本质上就一.....
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2015-04-26 19:30:26
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摘要： 两篇文档是否相关往往不只决定于字面上的词语重复，还取决于文字背后的语义关联。对语义关联的挖掘，可以让我们的搜索更加智能化。本文着重介绍了一个语义挖掘的利器：主题模型。主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法。它克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网数据中自动寻找出....
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2015-04-25 13:36:03
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本人某Top高校硕士毕业，承接本硕毕业设计和其他相关项目。对于硕士方面，本人可以承接自然语言处理，文本挖掘，数据挖掘，主题模型等相关算法。工程类硕士一般应用系统开发均可。本科相关毕设应用系统均可。本人熟悉的语言有C#、Java、C++，主要从事B/S开发。熟悉论文撰写。本信息常年有效。咨询联系QQ：...
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2015-04-17 13:14:50
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PLSA模型的再理解以及源码分析
之前写过一篇PLSA的博文，其中的收获就是知道PLSA是LSA在概率层面的扩展，知道了PLSA是一种主题模型，知道了PLSA中的参数估计使用的是EM算法。当时我就认为，这样子经典好用的算法，我是会回头再来理解它的，这样子才会有更加深刻的心得。所以有了这篇PLSA模型的再理解。
1. 两种思路解PLSA模型
参考了很多...
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2015-01-30 22:50:32
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LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型是一种用统计进行文本挖掘的方法，它是pLSA(概率潜在语义分析)主题模型基础上加上贝叶斯框架而得到的模型。目前已应用于自然语言处理、计算机视觉、机器学习、信息检索等领域，得到了广泛关注。 LDA模型网上有多个开源代码，...
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2015-01-14 15:31:05
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最近学习主题模型pLSA、LDA，就想拿来试试中文。首先就是找文本进行切词、去停用词等预处理，这里我找了开源工具IKAnalyzer2012，下载地址：https://code.google.com/p/ik-analyzer/由于太多，而且名称我也搞不清楚，不知道下载哪个。后来我下载了可是本文Ja...
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2015-01-14 00:40:27
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