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概念图是一种知识以及知识之间关系的网络图形化表征。本研究中将图结构的非参数先验与潜在狄里克来分布结合在一起,构建了一个新的概率模型GLDA,用来学习文档中的概念图。并将此模型应用于维基百科中关于机器学习的文献集合加以验证,同时与高阶弹球分布模型（hPAM）与高阶潜在狄里克来分布模型（hLDA）进行了比较,对模型的优缺点进行了分析。