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针对文本流主题检测中存在的主题结构扁平问题,提出在线的层次化非负矩阵分解方法,在每个时间片中根据归一化累计折损增益选择主题节点进行分解,接着反复将文档分配给最相关的主题节点构建主题层次,该过程中假设主题在由不同时间片中相似主题节点构成的序列中连续再演化,在当前时间片对主题节点进行分解时考虑过去时间片中主题节点的分解结果.该方法不仅能在线的发现和更新文本流中的主题,而且还可揭示主题间的结构关系.在Nist TDT2数据集上的实验结果表明,该方法在NMI、Micro F1、MAP和NDCG等指标下均显著超过了