Abstrakt. Algoritmer som möjliggör automatisk brytning av olika ämnen i dokumentsamlingar har blivit allt viktigare på grund av deras tillämpningar inom många områden och den omfattande ökningen av antalet dokument inom olika områden. I detta dokument föreslår vi en generativ modell baserad på latent Dirichlet tilldelning som integrerar tidsbeställningen av dokumenten i den generativa processen på ett iterativt sätt. Dokumentsamlingen är uppdelad i tidssegment där de upptäckta ämnena i varje segment sprids för att påverka ämnesupptäckten i efterföljande tidssegment. Våra experimentella resultat på en samling akademiska uppsatser från CiteSeer arkivet visar att segmenterad ämnesmodell effektivt kan upptäcka olika ämnen och deras utveckling över tid.
En ytterligare utvidgning av LDA innehåller både tidsbeställning och författarinformation av dokument för att förbättra ämnesupptäckt process REF.
Topic and Trend Detection in Text Collections using Latent Dirichlet Allocation
{'venue': 'ECIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}