Abstrakt. Evolutionär klusterbildning syftar till att fånga den timliga utvecklingen av kluster. Denna fråga är särskilt viktig när det gäller data från sociala medier som är naturligt tidsdrivna. I detta dokument föreslår vi en ny probabilistisk modellbaserad evolutionär klusterteknik. Temporal Multinomial Mixing (TMM) är en förlängning av klassisk blandning modell som optimerar funktionen samtidig förekomst i kompromissen med temporal jämnhet. Vår modell utvärderas för två nya fallstudier om åsiktsaggregation över tid. Vi jämför fyra olika probabilistiska klustermodeller och vi visar överlägsenheten i vårt förslag i uppgiften att exemplifiera kluster.
Nyligen, REF ta itu med denna fråga och föreslog Temporal Multinomial Blandning (TMM).
Temporal Multinomial Mixture for Instance-Oriented Evolutionary Clustering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}