發(fā)布時(shí)間：2017-12-08 09:14

  本文關(guān)鍵詞：概率主題模型的研究及其在多媒體主題發(fā)現(xiàn)和演化中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 主題演化 主題模型 隨機(jī)游走 運(yùn)動(dòng)模式 異常檢測(cè)

【摘要】：隨著信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展,人們積累的數(shù)據(jù)不斷增加,信息泛濫問(wèn)題日益嚴(yán)重。如何從大量的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)用戶感興趣的熱點(diǎn)主題以及這些主題隨時(shí)間發(fā)展演化的情況,逐漸成為這個(gè)信息爆炸時(shí)代的重要問(wèn)題。搜索引擎的出現(xiàn)為人們從海量的存檔數(shù)據(jù)中快速檢索和尋找有用信息提供了一種有效途徑。然而,搜索引擎所返回的搜索結(jié)果往往是零碎的非結(jié)構(gòu)化的信息,它不能反映整個(gè)主題隨時(shí)間發(fā)展演化的情況。隨著以LDA為代表的概率主題模型的出現(xiàn),各種主題發(fā)現(xiàn)和演化的研究大量涌現(xiàn),為解決熱點(diǎn)主題的發(fā)現(xiàn)和主題隨時(shí)間的演化等問(wèn)題提供了很好的途徑。近十年來(lái),概率概率主題模型的研究越來(lái)越受到數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域研究者的重視,相關(guān)研究成果也在文本、圖像和視頻數(shù)據(jù)處理上獲得了廣泛的應(yīng)用,取得了不少進(jìn)展,但也存在一些問(wèn)題。例如,各種概率主題模型的對(duì)比分析、歸納總結(jié)的綜合性分析還很少出現(xiàn);在科研文獻(xiàn)的主題發(fā)現(xiàn)和演化分析研究中,利用結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)中的多種信息源來(lái)發(fā)現(xiàn)主題和跟蹤主題的演化研究方面還不夠深入;跟蹤不同主題之間的相互演化的研究還未出現(xiàn);概率主題模型在交通視頻的運(yùn)動(dòng)模式發(fā)現(xiàn)和異常行為檢測(cè)上的應(yīng)用還很不完善。針對(duì)這些問(wèn)題,本文首先對(duì)各種概率主題模型中的典型模型進(jìn)行了綜述分析和對(duì)比研究;在此基礎(chǔ)上,針對(duì)科研文獻(xiàn)數(shù)據(jù)中廣泛存在的多源結(jié)構(gòu)化信息,提出了一種內(nèi)容和引用信息相結(jié)合的概率主題模型,并應(yīng)用到科研文獻(xiàn)的主題發(fā)現(xiàn)和跟蹤中;其次,提出了一種新的基于隨機(jī)游走模型的主題演化圖構(gòu)建算法,解決了不同主題之間的演化問(wèn)題;最后,提出了一種兩層結(jié)構(gòu)的非參數(shù)化的概率主題模型,并應(yīng)用到交通視頻中的運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別和異常行為檢測(cè)中。論文的主要工作和研究成果如下:(1)對(duì)最新的各種不同類型的概率主題模型進(jìn)行了綜述分析。首先根據(jù)模型對(duì)時(shí)間變量處理的特點(diǎn),將其分為三類典型模型——離散時(shí)間主題模型、連續(xù)時(shí)間主題模型和在線式的主題模型。其次,分別對(duì)這三類模型的特點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié),并選取每類模型中的典型模型進(jìn)行了詳細(xì)的分析,包括模型的建模過(guò)程、模型特點(diǎn)以及各種模型的優(yōu)缺點(diǎn)。針對(duì)各類概率主題模型的對(duì)比實(shí)驗(yàn)問(wèn)題,分析了模型性能比較的各種可能方法,并總結(jié)了兩種有效的性能指標(biāo)——困惑度值和sKL散度值。分別對(duì)三類主題模型中的典型模型,在兩個(gè)典型的科研文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)研究,通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了綜述分析中對(duì)各種模型特點(diǎn)的分析。(2)提出了一種Citation-Content-LDA主題模型,該模型在一個(gè)概率主題模型中綜合利用文檔的文本信息和文檔之間的引用信息來(lái)進(jìn)行主題的建模。該Citation-Content-LDA模型是一種兩層的主題模型,其分別利用引用信息來(lái)生成“父主題”和文本信息生成“子主題”,在此基礎(chǔ)上還實(shí)現(xiàn)了主題跟蹤算法,并利用吉布斯采樣算法來(lái)求解模型的參數(shù)。通過(guò)在兩個(gè)典型的科研文獻(xiàn)數(shù)據(jù)集上的對(duì)比實(shí)驗(yàn)研究,驗(yàn)證了該模型的有效性和優(yōu)越性。(3)提出了一種基于主題分割和主題關(guān)系度量的主題演化圖的構(gòu)建算法。針對(duì)不同主題之間的演化問(wèn)題,在Citation-Content-LDA模型發(fā)現(xiàn)的主題的基礎(chǔ)上,利用主題中文檔的時(shí)間信息進(jìn)行主題的分割,解決了主題對(duì)齊的問(wèn)題;提出了一種基于隨機(jī)游走的主題關(guān)系度量算法,借鑒PageRank算法的思想,建立主題之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的有向無(wú)環(huán)圖,并通過(guò)對(duì)圖的隨機(jī)游走遍歷實(shí)現(xiàn)了主題之間關(guān)系的概率度量,最終實(shí)現(xiàn)了不同主題之間演化關(guān)系圖的構(gòu)建算法。通過(guò)在兩個(gè)典型的科研文獻(xiàn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn),分別得到了這兩個(gè)數(shù)據(jù)集上不同主題之間的演化圖。(4)提出了一種非參數(shù)化的兩層結(jié)構(gòu)的主題模型,應(yīng)用于交通視頻數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別和異常行為檢測(cè)。該兩層結(jié)構(gòu)的非參數(shù)化的主題模型能夠自動(dòng)確定每層的主題數(shù)量,可分別提取出交通視頻中的局部主題(視覺(jué)活動(dòng))和全局主題(交通模式)。提出了一種基于該兩層模型的似然函數(shù)的視頻異常行為檢測(cè)算法,在交通視頻異常行為檢測(cè)中取得了比現(xiàn)有方法更好的結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.1

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