Vi föreslår en online-ämnesmodell för att sekventiellt analysera tidsutvecklingen av ämnen i dokumentsamlingar. Ämnen utvecklas naturligt med flera tidsskalor. Vissa ord kan till exempel användas konsekvent under hundra år, medan andra ord dyker upp och försvinner under perioder på några dagar. I den föreslagna modellen antas därför nuvarande ämnesspecifika fördelningar över ord genereras baserat på den föregående epokens flerskaliga ordfördelningar. Med tanke på både det långsiktiga beroendet och det kortsiktiga beroendet ger detta en mer robust modell. Vi härleder effektiva online inference procedurer baserade på en stokastisk EM-algoritm, där modellen uppdateras sekventiellt med hjälp av nyvunna data; detta innebär att tidigare data inte krävs för att göra slutsatsen. Vi visar hur effektiv den föreslagna metoden är när det gäller prediktiv prestanda och beräkningseffektivitet genom att undersöka samlingar av verkliga dokument med tidsstämplar.
Nyligen, Iwata et al. REF utvecklade en online-ämnesmodell för att sekventiellt analysera tidsutvecklingen av ämnen i dokumentsamlingar.
Online multiscale dynamic topic models
{'venue': "KDD '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}