3. 微博主题挖掘算法3.3模型的推导与主题挖掘对式(7)反复迭代,并对所有主题进行抽样,最终达到抽样结果稳定:
抽样的微博在主题的概率分布:
d
nd , j 1 nd ,. T 1
. 8
MB-LDA模型可挖掘出:
每条微博最可能属于某个主题; 每个主题最具代表性的单词; 每个联系人最感兴趣的某几个主题。
抽样的主题在单词的概率分布
:
n j ,. V 1 抽样得到的联系人关于主题的概率分布:
z
n j ,v 1
. 9
c
nc , j c 1 nc ,. T c 1
. 10
3. 微博主题挖掘算法3.3模型的推导与主题挖掘对式(7)反复迭代,并对所有主题进行抽样,最终达到抽样结果稳定:
抽样的微博在主题的概率分布:
d
nd , j 1 nd ,. T 1
. 8
MB-LDA模型可挖掘出:
每条微博最可能属于某个主题; 每个主题最具代表性的单词; 每个联系人最感兴趣的某几个主题。
抽样的主题在单词的概率分布
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n j ,. V 1 抽样得到的联系人关于主题的概率分布:
z
n j ,v 1
. 9
c
nc , j c 1 nc ,. T c 1
. 10
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