資料介紹
作者主題模型被廣泛應(yīng)用于科技文獻中作者的興趣發(fā)現(xiàn)。針對作者主題模型不能利用文獻的類別標(biāo)簽屬性與主題之間的相關(guān)性進行主題發(fā)現(xiàn)的問題,在對作者主題模型分析的基礎(chǔ)上,將科技文獻之間固有的類別標(biāo)簽信息引入到作者主題模型中,提出了作者標(biāo)簽主題( LAT)模型。LAT模型通過實現(xiàn)文獻的標(biāo)簽信息與主題之間的映射關(guān)系,實現(xiàn)文本的多標(biāo)簽判定,提升文檔的聚類效果。與傳統(tǒng)的潛在狄利克雷分配( LDA)和作者主題(AT)模型的對比實驗結(jié)果表明,LAT模型能夠顯著提高模型的泛化能力,提升模型的運行性能。
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