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J-GLOBAL ID：201702265621922250   整理番号：17A0103287

改良LDAトピックモデルに基づく社会ネットワーク話題発見アルゴリズムアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Novel Topic Discovery Algorithm iMLDA Based on Modified LDA Topic Model in Social Networks

著者 (4件)： Qiu Liqing (School of Information Science and Engineering,Shandong University of Science and Technology) ,  Chen Zhuoyan (School of Information Science and Engineering,Shandong University of Science and Technology) ,  Ding Changqing (School of Information Science and Engineering,Shandong University of Science and Technology) ,  Liu Haiyan (School of Information Science and Engineering,Shandong University of Science and Technology)
資料名： Qingbao Kexue  (Qingbao Kexue)
巻： 34  号： 9  ページ： 115-118,133  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2591A  ISSN： 1007-7634  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来のLDAトピックモデルがノード重要性を無視する問題を解決するために,新しい社会ネットワーク話題発見アルゴリズムアルゴリズム(IMPORTANCE-LATENT DIRICHLET ALLOCATION)を提案した。このアルゴリズムは,従来のLDAトピックモデルを利用して,PAGERANKに基づくノード重要性アルゴリズムと融合して,社会ネットワークにおける構造情報を完全にマイニングして,従来のLDAアルゴリズムモデルにおける情報量を改良して,トピック発見の精度を改良した。実験結果は,このアルゴリズムがより良い実験結果を得ることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム
準シソーラス用語： *社会的ネットワーク ,  *トピックモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： LDA topic model ,  topic discovery ,  social networks

分類 (3件)： 検索技術  (AC06020S) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： LDA ,  トピックモデル ,  社会 ,  話題 ,  発見 ,  アルゴリズム