Abstract-Latent Dirichlet allocation (LDA) är en populär algoritm för att upptäcka semantisk struktur i stora samlingar av text eller andra data. Även om dess komplexitet är linjär i datastorleken har användningen av den i allt större omfattning skapat ett stort intresse för parallella genomföranden. "Approximat distribuerad" LDA, eller AD-LDA, approximerar den populära kollapsade Gibbs samplingsalgoritmen för LDA-modeller medan de körs på en distribuerad arkitektur. Även om denna algoritm ofta verkar fungera bra i praktiken, är dess kvalitet inte väl förstådd teoretiskt eller lätt att bedöma på nya data. I detta arbete motiverar vi teoretiskt approximationen och ändrar AD-LDA för att spåra ett fel som är bundet till prestanda. Specifikt, vi övre bundna sannolikheten för att göra en provtagning fel vid varje steg av algoritmen (jämfört med en exakt, sekventiell Gibbs provtagare), med tanke på de prover som dras hittills. Vi visar empiriskt att vår gräns är tillräckligt snäv för att ge ett meningsfullt och intuitivt mått på approximationsfel i AD-LDA, vilket gör det möjligt för användaren att spåra avvägningen mellan noggrannhet och effektivitet samtidigt som den utförs parallellt.
Hitler och Newman har modifierat den ungefärliga distribuerade LDA, eller AD-LDA, för att spåra ett fel som är bundet på prestanda REF.
Understanding Errors in Approximate Distributed Latent Dirichlet Allocation
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}