基于矩阵分解的长尾主题挖掘算法的研究与实现
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外现状 | 第10-13页 |
| 1.3 研究内容与目标 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构与内容安排 | 第14-15页 |
| 第二章 相关研究及综述 | 第15-25页 |
| 2.1 主题模型 | 第15-17页 |
| 2.1.1 基本概念 | 第15-16页 |
| 2.1.2 潜在语义分析模型 | 第16页 |
| 2.1.3 概率潜在语义分析模型 | 第16-17页 |
| 2.1.4 潜在狄利克雷分布模型 | 第17页 |
| 2.2 矩阵分解主题模型 | 第17-21页 |
| 2.2.1 非负矩阵分解 | 第19-20页 |
| 2.2.2 非负矩阵分解的改进模型 | 第20-21页 |
| 2.3 长尾理论 | 第21-23页 |
| 2.3.1 二八定律 | 第21-22页 |
| 2.3.2 长尾理论 | 第22页 |
| 2.3.3 长尾理论案例 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 基于非负矩阵分解的长尾主题挖掘算法 | 第25-31页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 相关研究 | 第25-27页 |
| 3.2.1 稀疏约束 | 第25-26页 |
| 3.2.2 正交约束 | 第26-27页 |
| 3.2.3 研究重点 | 第27页 |
| 3.3 基于非负矩阵分解的长尾主题挖掘算法 | 第27-30页 |
| 3.3.1 主要思想 | 第27页 |
| 3.3.2 模型定义 | 第27-29页 |
| 3.3.3 模型求解 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 实验设计与分析 | 第31-38页 |
| 4.1 数据集简介 | 第31页 |
| 4.2 对比方法 | 第31页 |
| 4.3 评价指标 | 第31-33页 |
| 4.4 实验设计 | 第33页 |
| 4.5 实验结果 | 第33-37页 |
| 4.5.1 主题质量 | 第33-34页 |
| 4.5.2 主题词展示 | 第34页 |
| 4.5.3 主题分布 | 第34-35页 |
| 4.5.4 分类聚类效果 | 第35-36页 |
| 4.5.5 敏感性分析 | 第36-37页 |
| 4.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 结论与展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44页 |
