公开(公告)号：CN103345474A

公开(公告)日：2013-10-09

申请号：CN201310223574.0

申请日：2013-07-25

Applicant: 苏州大学

Inventor： 龚声蓉 ,  刘纯平 ,  叶芸 ,  季怡 ,  王朝晖

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种文档主题的在线追踪方法，包括如下步骤：首先对数据进行预处理，主要是将数据切分成若干独立段，然后逐段训练以解决内存不足的问题；对数据在主题模型上采用在线学习算法进行训练，其中每段的训练均权重依赖已经训练得到的结果；最后，对每段训练得到的结果进行主题演变分析，对相应的主题进行追踪。本发明采用在线学习算法训练模型的精度和速度都很高，有效的解决了主题模型训练中的一些不足，在海量数据和数据流中表现出较好的鲁棒性。

公开(公告)号：CN103345474B

公开(公告)日：2017-02-08

申请号：CN201310223574.0

申请日：2013-07-25

Applicant: 苏州大学

Inventor： 龚声蓉 ,  刘纯平 ,  叶芸 ,  季怡 ,  王朝晖

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种文档主题的在线追踪方法，包括如下步骤：首先对数据进行预处理，主要是将数据切分成若干独立段，然后逐段训练以解决内存不足的问题；对数据在主题模型上采用在线学习算法进行训练，其中每段的训练均权重依赖已经训练得到的结果；最后，对每段训练得到的结果进行主题演变分析，对相应的主题进行追踪。本发明采用在线学习算法训练模型的精度和速度都很高，有效的解决了主题模型训练中的一些不足，在海量数据和数据流中表现出较好的鲁棒性。