Att modellera utvecklingen av ämnen med tiden är av stort värde i automatisk sammanfattning och analys av stora dokumentsamlingar. I detta arbete föreslår vi en ny probabilistisk grafisk modell för att ta itu med denna fråga. Den nya modellen, som vi kallar Multiscale Topic Tomography Model (MTTM), använder sig av icke-homogena Poisson-processer för att modellera generering av ordräkningar. Utvecklingen av ämnen modelleras genom en flerskalig analys med hjälp av Haar wavelets. En av de nya funktionerna i modellen är dess modellering av utvecklingen av ämnen vid olika tidsskala för upplösning, så att användaren kan zooma in och ut ur tidsskalan. Våra experiment på vetenskapsdata med hjälp av den nya modellen avslöjar några intressanta mönster i ämnen. Den nya modellen är också jämförbar med LDA när det gäller att förutsäga osynliga data, vilket framgår av våra perplexitetsexperiment.
Den flerskaliga tematomografimodellen (MTTM) REF kan analysera utvecklingen av ämnen vid olika upplösningar av tidsskalor genom att anta icke-homogena Poisson-processer.
Multiscale topic tomography
{'venue': "KDD '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}