| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 主要符号对照表 | 第8-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-12页 |
| 1.1 背景介绍 | 第9-10页 |
| 1.2 本文的技术路线 | 第10页 |
| 1.3 本文的结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 研究背景 | 第12-31页 |
| 2.1 相关背景知识 | 第12-13页 |
| 2.1.1 术语和基本概念 | 第12页 |
| 2.1.2 狄利克雷分布和多项式分布 | 第12-13页 |
| 2.2 LDA | 第13-15页 |
| 2.3 后验推断(posterior inference)和参数估计 | 第15-21页 |
| 2.3.1 变分推断 | 第15-18页 |
| 2.3.2 吉布斯采样 | 第18-21页 |
| 2.4 有监督的LDA | 第21-27页 |
| 2.4.1 Supervised LDA | 第21-23页 |
| 2.4.2 作者-主题模型 | 第23-25页 |
| 2.4.3 Labeled LDA | 第25-26页 |
| 2.4.4 当前算法比较 | 第26-27页 |
| 2.5 分布式LDA算法 | 第27-31页 |
| 2.5.1 Mahout LDA | 第27-29页 |
| 2.5.2 PLDA | 第29-30页 |
| 2.5.3 并行主题模型 | 第30-31页 |
| 第三章 多标签LDA | 第31-42页 |
| 3.1 引言 | 第31-33页 |
| 3.2 多标签LDA | 第33-35页 |
| 3.3 算法原理和过程 | 第35-37页 |
| 3.3.1 模型参数推断 | 第35-36页 |
| 3.3.2 新文档标签推断 | 第36-37页 |
| 3.4 实验结果 | 第37-40页 |
| 3.5 结论 | 第40-42页 |
| 第四章 并行化多标签LDA | 第42-56页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 算法原理和过程 | 第43-45页 |
| 4.2.1 模型参数推断 | 第43-44页 |
| 4.2.2 新文档标签推断 | 第44-45页 |
| 4.3 并行化设计 | 第45-47页 |
| 4.3.1 单机多核并行化 | 第45-46页 |
| 4.3.2 多机并行化 | 第46-47页 |
| 4.4 实现细节 | 第47-52页 |
| 4.4.1 数据层 | 第47-48页 |
| 4.4.2 单机多核部分 | 第48-49页 |
| 4.4.3 多机部分 | 第49-52页 |
| 4.5 实验 | 第52-55页 |
| 4.5.1 速度实验 | 第52-53页 |
| 4.5.2 大数据集实验 | 第53-54页 |
| 4.5.3 准确度实验 | 第54-55页 |
| 4.6 结论 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-59页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读学位期间的工作与发表论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |