Topic modellering tekniker har utbredd användning i text data mining applikationer. Vissa applikationer använder satsmodeller, som utför klusterering på dokumentsamlingen i aggregerat. I detta papper analyserar och jämför vi prestandan för tre nyligen föreslagna sats ämnesmodeller-latent Dirichlet Allocation (LDA), Dirichlet Compound Multinomial (DCM) blandningar och von-Mises Fisher (vMF) blandningsmodeller. I de fall där det inte går att samla ihop kompletta dokumentsamlingar offline på grund av resurs- och responsfrekvensbegränsningar är det nödvändigt med oövervakade klustermetoder online som bearbetar inkommande data stegvis. I detta syfte föreslår vi online-varianter av vMF, EDCM och LDA. Experiment på stora dokumentsamlingar i verkligheten, både i offline- och onlineinställningarna, visar att även om LDA är en bra modell för att hitta ämnen på ordnivå finner vMF bättre ämneskluster på dokumentnivå effektivare, vilket ofta är viktigt i tillämpningar för textbrytning. Slutligen föreslår vi en praktisk heuristic för hybrid ämne modellering, som lär sig online ämnesmodeller på strömmande text och intermittent kör batch ämnesmodeller på aggregerade dokument offline. En sådan hybridmodell är användbar för flera tillämpningar (t.ex. dynamisk ämnesbaserad aggregering av användargenererat innehåll i sociala nätverk) som behöver en bra avvägning mellan prestanda för batch offline-algoritmer och effektivitet av inkrementella online-algoritmer.
Nyligen föreslog REF en praktisk heuristic för hybrid ämne modellering, som lär sig online ämnesmodeller på strömmande text och intermittent kör batch ämnesmodeller på aggregerade dokument offline.
Topic models over text streams: a study of batch and online unsupervised learning
{'venue': 'In Proc. 7th SIAM Int’l. Conf. on Data Mining', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}