I detta dokument definierar vi formellt problemet med ämnesmodellering med nätverksstruktur (TMN). Vi föreslår en ny lösning på detta problem, som legaliserar en statistisk ämnesmodell med en harmonisk regularizer baserad på en grafstruktur i data. Den föreslagna metoden kombinerar ämnesmodellering och social nätverksanalys, och utnyttjar kraften i både statistiska ämnesmodeller och diskret legalisering. Utgången av denna modell kan sammanfatta bra ämnen i text, kartlägga ett ämne på nätverket, och upptäcka aktuella samhällen. Med lämpliga momentiationer av ämnesmodellen och den grafbaserade regularizern kan vår modell appliceras på ett brett spektrum av textbrytningsproblem såsom författaretopisk analys, samhällsupptäckt och rumslig textbrytning. Empiriska experiment på två datauppsättningar med olika genrer visar att vårt arbetssätt är effektivt och överträffar både textorienterade metoder och nätverksorienterade metoder. Den föreslagna modellen är allmän; den kan tillämpas på alla textsamlingar med en blandning av ämnen och en tillhörande nätverksstruktur.
Tidigare arbete REF legaliserar en statistisk ämnesmodell med en harmonisk regularizer definieras på nätverkets struktur.
Topic modeling with network regularization
{'venue': 'In Proceedings of the 17th international conference on World Wide Web, WWW ’08', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}