【摘要】：隨著當(dāng)今世界信息化時代的迅猛發(fā)展,大量的數(shù)據(jù)信息呈現(xiàn)出爆炸式的增長態(tài)勢,而且隨著互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)步,這些海量數(shù)據(jù)的傳播速度也日益加快。由于網(wǎng)民的大規(guī)模增長,網(wǎng)絡(luò)輿情在一定程度上呈現(xiàn)出社會的輿情導(dǎo)向。如何正確的引導(dǎo),保證網(wǎng)絡(luò)健康的發(fā)展,加強網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控和管理面臨著巨大的壓力和挑戰(zhàn)。目前話題發(fā)現(xiàn)是及時了解網(wǎng)絡(luò)信息的一種手段,可以對網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行有效的分類,從而使網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管機構(gòu)可以快速了解網(wǎng)絡(luò)動態(tài)。話題發(fā)現(xiàn)可以理解為一種針對事件的聚類,話題發(fā)現(xiàn)技術(shù)的核心是聚類分析,而文本聚類是目前話題發(fā)現(xiàn)技術(shù)中最常用也是最重要的方法。近些年來,基于有限混合模型的聚類方法得到了國內(nèi)外學(xué)者更多的關(guān)注和研究。其中,有限高斯混合模型在各個應(yīng)用領(lǐng)域得到了廣泛的研究。但是,在現(xiàn)實中,隨著數(shù)據(jù)的復(fù)雜化,許多數(shù)據(jù)的概率分布都不符合高斯分布,因此有限高斯混合模型無法準(zhǔn)確的對這些具有非高斯性的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。目前有限混合模型存在著模型參數(shù)估計和模型選擇困難的問題。模型分量數(shù)的選擇過多或過少會引起模型的過擬合或欠擬合的問題,而無限混合模型通過初始時假設(shè)混合分量數(shù)無窮大,可以直接避開混合模型的模型選擇問題。狄利克雷混合模型是一種非參數(shù)的貝葉斯模型,可以理解為一種有效的聚類方法,適用于對有界的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模研究。因此,本文以話題發(fā)現(xiàn)為研究背景,針對有限混合模型存在的問題,在研究利用無限狄利克雷混合模型的學(xué)習(xí)方法對非高斯數(shù)據(jù)建模的基礎(chǔ)上,提出了一種變分近似推理的算法。利用目標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了大量實驗,驗證了本文提出的基于無限狄利克雷混合模型的變分學(xué)習(xí)算法和有限狄利克雷混合模型相比,具有更精確的參數(shù)估計和更快的算法收斂速度,可以很好地解決有限混合模型中存在的參數(shù)估計和模型選擇的問題。同時,本文將研究的基于無限狄利克雷混合模型的變分學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于文本聚類中,得到很好的文本聚類效果,然后設(shè)計并搭建話題發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)并將本文研究的文本聚類算法應(yīng)用于話題發(fā)現(xiàn)。
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2539999