hdLDA:层次文档主题模型提升短文本与长文本主题挖掘

随着互联网的快速发展，短文本数据的处理和分析成为信息挖掘的重要领域。传统的主题模型，如Latent Dirichlet Allocation (LDA)，在处理短文本时可能面临挑战，因为短文本往往缺乏足够的上下文信息。然而，许多在线短文本与长篇文本（如产品描述或新闻文章）相伴存在，形成了层次结构。这种结构揭示了潜在的主题关联性，有助于提高主题模型的性能。 在这样的背景下，本文提出了一种名为hdLDA的层次文档主题模型。hdLDA的核心思想是将每个短文本的主题分解为两个部分：一部分源自长文本的基主题集合，反映了全局的背景信息；另一部分则仅由短文本特有的主题组成，强调了短文本的独特性。这种设计允许模型在保持全局主题一致性的前提下，更好地捕捉短文本的主题特异性。 hdLDA的优势在于它能够利用层次结构中的信息增强短文本和长文档的主题学习。相比于传统的单一主题模型，hdLDA能够发现更突出且全面的主题，并且在实际应用，如新闻报道和用户评论的数据集上，实验结果显示出其在主题识别和多样性方面的优越性。与基准方法和最新的竞争算法相比，hdLDA不仅在准确度上有所提升，而且能提供更为深入和丰富的主题理解。 总结来说，hdLDA是一种创新的文档主题模型，它通过结合短文本和长文本的层次结构，有效地解决了短文本主题挖掘中的问题，提高了主题发现的质量和效率。这种方法对于理解和分析大规模、多层次的在线文本数据具有重要的理论价值和实践意义。