Eftersom mängden textinformation växer explosionsartat i olika typer av affärssystem blir det allt mer önskvärt att analysera både strukturerade dataposter och ostrukturerade textdata samtidigt. Medan online analytisk bearbetning (OLAP) tekniker har visat sig vara mycket användbart för att analysera och gruv strukturerade data, de står inför utmaningar i hanteringen av textdata. Å andra sidan är probabilistiska ämnesmodeller bland de mest effektiva tillvägagångssätten för latent ämnesanalys och gruvdrift på textdata. I detta dokument föreslår vi en ny datamodell som kallas ämneskub för att kombinera OLAP med probabilistisk ämnesmodellering och möjliggöra OLAP om dimensionen av textdata i en flerdimensionell textdatabas. Ämneskuben utökar den traditionella datakuben för att klara av en ämneshierarki och lagra probabilistiska innehållsmått av textdokument inlärda genom en probabilistisk ämnesmodell. För att materialisera ämneskuber effektivt föreslår vi en heuristisk metod för att påskynda den iterativa EM-algoritmen för att uppskatta ämnesmodeller genom att utnyttja de modeller som lärts på komponentdataceller för att välja en bra utgångspunkt för iteration. Experimentella resultat visar att denna heuristiska metod är mycket snabbare än baslinjemetoden för att beräkna varje ämne kub från grunden. Vi diskuterar också potentiella användningsområden för ämneskub och visar prov på experimentella resultat.
The Topic Cube som föreslås av REF är ett bra exempel på Text OLAP med hjälp av en ämnesdimension baserad på stjärnschemat som utvidgar den traditionella data kuben genom att integrera en hierarki av ämnen som en analytisk dimension.
Topic cube: Topic modeling for olap on multidimensional text databases
{'venue': 'In Proc. of the SIAM International Conference on Data Mining (SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}