基于异构特征LDA的三维模型分类及检索
基于LDA主题模型的短文本结构化分类研究
类 别 教 育 经济 军 事
科技 商 务 社 会 体 育 娱 乐
同 义 词个 数 ２５０ １４３ １８１
２３５ １７７ ２４１ １１８ ２３８
，
多义 词个数
８３
１２５ ２５
ｌ３１ ３２ １０８
１２４ ９３
四 、结 语
表 １数据 集
类别 教 育 经济 军事 科技
文 本数 ５１７ ７０２ ｌ８７３ ５０６
类别 教 育 经济 军事 科技
文本数 ５０２ ４８３ ５０７ ５０４
研究 结果 显示 ，困惑 度会 随着 主题数 的不 断增加 而逐 渐 下 降 ，趋 势 在 ＬＤＡ模 型 的 主题数 设置 在 ５Ｏ时下 降趋 势不 明 显 。ＬＤＡ模 型一 定程 度上会 决定 主题 数量 ，随着 参数 增多计 算代 价也会 逐渐增 大 。
二 、 基于 ＬＤＡ的短文本 分类
２．１问题描 述 。解决 稀 疏性 问题 和 因稀 疏 行影 响相似 性
度 量 等 问题 可 通过 借 助 ＬＤＡ 中隐含 主 题 对不 同词语 进 行 关
联 。如 以下 短文 本脑 真轻 ”一 电脑 苹 果 轻
短文本 ｂ： “电脑边 有个 大苹 果 ”一 电脑 苹果 大
三方 主题思 想 因为 ＬＤＡ短文本 分类得 到延续 ，文本 中上 下文
依赖 性强 问题也通 过文本 一主题概率 分布得 到解决 。
２．２分类 框 架 。框 架 由三部 分 组成 ，即 Ａ、Ｂ、Ｃ。Ａ部
分运用 ＬＤＡ模型在训练文本 中得到 隐含主题及词 一主题概
率分 布 。Ｂ部 分 即在 已经 生成 的隐含 主题 运行 ＬＤＡ模 型后 ，
基于主题词和LDA模型的知识结构识别研究
基于主题词和LDA模型的知识结构识别研究一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，海量的知识资源已经渗透到人类社会的各个角落。
如何有效地识别、组织和管理这些知识，使其能够更好地服务于人类社会的发展，已成为当前研究的重要课题。
在此背景下，基于主题词和LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型的知识结构识别研究应运而生，旨在从海量的知识资源中挖掘出潜在的主题结构，进而实现知识的有效组织和利用。
本文首先介绍了知识结构识别的研究背景和意义，阐述了基于主题词和LDA模型的知识结构识别方法的基本原理和流程。
接着，文章详细描述了主题词提取和LDA模型构建的具体步骤，包括数据预处理、特征选择、模型训练等关键环节。
在此基础上，文章进一步探讨了基于主题词和LDA模型的知识结构识别方法在不同领域的应用，包括文献分析、主题挖掘、知识图谱构建等方面。
本文的研究不仅有助于深入理解知识结构识别的基本原理和方法，而且能够为相关领域的研究提供有益的参考和借鉴。
同时，文章还指出了当前研究存在的不足和未来研究的方向，以期为推动知识结构识别研究的发展做出一定的贡献。
二、主题词提取技术对原始文本进行预处理，确保输入数据的质量与一致性，为后续的主题词提取奠定坚实基础。
预处理步骤通常包括：分词：将连续的文本流分解为单个词语或短语，依据汉语或英语等语言特点采用相应的分词算法。
停用词去除：移除高频但缺乏主题信息的词语，如“的”、“和”、“在”（汉语）或“the”、“of”、“in”（英语）等。
词干化词形还原：对于英文文本，通过词干化（stemming）或词形还原（lemmatization）处理，将不同形式的同义词归并到其基本形态，如将“running”还原为“run”。
经过预处理后的文本数据转化为文档词语矩阵（DocumentTerm Matrix, DTM），这是一个稀疏矩阵，行代表文档，列代表词语，矩阵元素值记录了词语在对应文档中出现的频率、TFIDF权重或其他量化指标。
基于LDA的主题模型分析算法研究
基于LDA的主题模型分析算法研究随着互联网技术的发展，数据量呈现爆炸式增长。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息，一直是学术界和工业界关注的热点问题。
在这个背景下，主题模型成为了重要的研究方向之一。
本文将会介绍一种基于LDA的主题模型分析算法。
一、主题模型简介主题模型是一种用于分析大规模文本的统计模型。
它的主要思想是将每篇文档看作是一种主题的混合，每个主题又由若干个单词组成。
主题模型的出现，主要是想要寻找文本背后的隐含结构，比如说新闻报道中的政治事件、商品评论中的用户情感等。
主题模型最早是由David Blei等人在2003年提出的。
其中，LDA是目前应用最广泛的一种主题模型。
二、LDA模型的基本思想LDA模型的基本思想是：每篇文档如同一道菜，每种食材代表一个单词，而主题则是这道菜的味道。
每道菜都包含一种主题的成分，但不同主题的成分比重不同。
具体来看，LDA模型做了如下假设：首先，每个文档的主题分布是固定的，比如说文化类新闻的主题分布是"政治：0.3，经济：0.2，文化：0.5"；其次，每个主题的单词分布也是固定的。
比如，对于"经济"主题，常见单词有"金融、股票、财经"等。
接下来，为了描述每个单词的主题分布，LDA采用了狄利克雷分布。
三、LDA模型的推导过程为了更好地理解LDA模型，我们来看一下它的推导过程。
1. Gibbs采样Gibbs采样是用于抽样复杂分布的一种重要方法。
在LDA模型中，我们使用Gibbs采样来进行推导。
Gibbs采样的基本思想是，每次只更新一个变量，将其它变量暂时固定。
在LDA模型中，我们需要更新的变量包括：（1）每个单词的主题分布；（2）每篇文档的主题分布；（3）每个主题下单词的分布。
对于每个变量，我们可以通过条件概率分布来进行采样。
比如说，对于第一个变量（每个单词的主题分布），我们可以通过如下公式计算其条件概率：其中，z表示单词的主题，w表示单词，d表示文档，i表示单词在文档中第i 个位置，N表示文本中单词总数，K表示主题数，α、β分别是用于控制主题分布的超参数。
基于LDA模型的Ad hoc信息检索方法研究
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ — ３ ６ ９ ５ ． ２ ０ １ ５ ． ０ ５ ． ０ ２ ２
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Ａｄ ｈ ｏ ｃ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＬＤＡ
Ｂ Ｕ Ｚ ｈ ｉ — ｑ ｉ ｏ ｎ ｇ ， Ｚ Ｈ Ｅ Ｎ Ｇ Ｂ ｏ － ｊ ｉ ｎ
（ １ ． Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆＣ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ， Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ｄ ｏ ｎ ｇ Ｐ ｏ ｌ ｙ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ Ｎ ｏ ｒ ｍａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ５ １ ０ ６ ６ ５， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ； ２ ． Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｆＣ ｏ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ， Ｓ ｏ ｕ ｔ ｈ Ｃ ｅ ｎ ｔ ｒ ａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ 一
ｌ Ｙ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｗ ｉ ｔ ｈ ｍｕ ｈ ｉ ｔ ｏ ｐ ｉ ｃ ｓ ．Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｒ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ａ ｄ ｏ ｃ ｕ ｍｅ ｎ ｔ ｗｉ ｔ ｈ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｔ ｏ ｐ ｉ ｃ ｓ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ Ｌ ＤＡ ｍｏ ｄ ｅ １ ．ａ ｎ ｄ ｐ ｒ ｏ ・ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ａ Ｌ ＤＡ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｍｉ ｘ ｔ ｕ ｒ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｆ ｏ ｒ Ａ ｄ ｈ ｏ ｃ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｎ ｌ ａ ｎ ｇ ｕ ａ ｇ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｆ ｒ ａ ｍｅ ｗ ｏ ｒ ｋ ．Ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ
基于代表性视图的三维模型检索
基于代表性视图的三维模型检索作者：丁博汤磊何勇军于军来源：《哈尔滨理工大学学报》2021年第06期摘要：提出了一种基于代表性视图的三维模型检索方法。
在三维模型的视图表示方面，为了充分表示模型，并减少冗余信息，首先采用光场描述符（light field descriptor， LFD）将三维模型投影成二维视图，再将二维视图采用k均值聚类算法（K-means clustering algorithm，K-MEANS）进行聚类，生成代表性视图。
然后采用卷积神经网络（convolutional neural network， CNN）提取视图特征并进行分类。
同时提出了一种支持多种查询方式的相似度评价方法，以实现草图、图片或三维模型为输入条件的模型检索。
本文在ModelNet40模型库上的实验结果表明，部分特征突出的三维模型检索的准确率可以达到100%。
關键词：三维模型检索;代表性视图;卷积神经网络;k均值聚类算法DOI：10.15938/j.jhust.2021.06.003中图分类号： TP315.69文献标志码： A文章编号： 1007-2683（2021）06-0018-063D Model Retrieval Based on Representative ViewsDING Bo1， TANG Lei1， HE Yong-jun1， YU Jun2（1.School of Computer Science and Technology， Harbin University of Science and Technology， Harbin 150080， China;2.School of Automation， Harbin University of Science and Technology， Harbin 150080，China）Abstract：3D model retrieval based on representative views was proposed. On the view representation of the 3D model， in order to fully represent the model and reduce redundant information， we firstly adopt Light Field Descriptor （LFD） to generate 2D views， and then use K-MEANS to get representative views from the 2D views. Next， a Convolution Neural Network （CNN） is adopted to extract the view feature and classify. At the same time， a similarity metrics supporting multiple query method is proposed to realize model retrieval with sketches， pictures or 3D models as input. Results on ModelNet40 showed that the proposed method could achieve an accuracy of 100% for part of models with distinct features.Keywords：3D model retrieval; representative views; convolutional neural network; K-MEANS0 引言近年来，三维模型被广泛用于计算机辅助设计（computer aided design， CAD）、虚拟现实、3D动画和影视、医学诊断、3D网络游戏、机械制造等领域。
基于LDA模型的文献主题分析方法研究
基于LDA模型的文献主题分析方法研究一、引言随着互联网技术和信息化进程的飞速发展，海量数据汹涌而至，如何从中快速准确地搜索和提取有价值的信息是摆在我们面前需要解决的一个问题。
而在获取文本信息方面，文献是一种不可或缺的资源，它包含了丰富的知识和信息，在科研、学习和决策等方面具有重要的价值。
然而，对于海量的文献数据，要想快速准确地获取所需信息，需要较高的人力物力成本。
因此，如何有效利用文献数据，提高信息获取效率，成为一个值得探讨的问题。
在这样的背景下，文献主题分析技术应运而生。
文献主题分析是一种针对文献内容进行分析和划分的方法，旨在发现文本中的隐含主题，从而提高文献的利用价值。
其中，LDA模型是文献主题分析领域中广泛应用的一种算法，能够快速准确地识别文本的隐含主题。
本文将基于LDA模型对文献主题分析方法进行研究，包括LDA模型的原理、应用、优缺点以及发展趋势等方面内容。
二、LDA模型的原理LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种生成模型，最初由Blei、Ng和Jordan在2003年提出。
它的基本思想是将文集中每篇文献的主题看作是多个单词的集合，主题表现为概率分布，文本表现为主题的混合。
LDA模型假设文集中每篇文献的主题从一个全局主题集合中随机生成，再由该文献根据这个主题集合生成具体的单词。
因此，通过对文本中单词的统计分析，可以推断出文本的主题分布。
具体而言，LDA模型将文档的生成过程分为以下两个步骤：（1）为每个文档随机选择一个主题分布。
（2）为每个单词选择一个主题。
LDA模型的思想可以用盒玩具举例来解释。
假设有一个盒子，里面有红色球、蓝色球、黄色球和绿色球。
现在随机选择一个球，并记录下来，再将这个球放回盒子。
重复进行多次操作，记录下每次选择的球的颜色。
这样就能够分析出不同颜色球的比例。
将此类比应用到文本中，可将每篇文献看作是文本中不同主题的混合，每个单词的主题分布共同决定了该文献的主题分布。
基于LDA模型的Ad-hoc信息检索方法研究
优先出版 计 算 机 应 用 研 究 第32卷基金项目：国家自然科学基金(60803095)作者简介：卜质琼(1975-)，女，湖南益阳人，讲师，硕士，主要研究方向为人工智能与数据库；郑波尽(1975-)，男，湖北天门人，副教授，博士，主要研究方向为人工智能．基于LDA 模型的Ad-hoc 信息检索方法研究卜质琼1，郑波尽2(1．广东技术师范学院 计算机学院，广州 510665；2．中南民族大学 计算机学院，武汉 430074)摘 要：基于话题模型的搜索算法是信息检索的重要研究方向之一。
传统的话题模型假设每个文档只属于一个话题，而实际情况下，一个文档往往与多个话题相关。
本文应用LDA 模型，将文档表示为多个话题的组合，并基于语言模型框架，提出了一种基于LDA 的混合模型用于文本信息的Ad-hoc 检索。
该方法将LDA 模型与文档模型相结合，与聚类模型相比，在保持较低的计算复杂度外，具有很高的检索性能，因此更适用于大规模文档集的信息检索。
关键词：信息检索；语言模型；文档模型；话题模型 中图分类号：TP312 文献标志码：AAd-hoc information retrieval method based on LDABU Zhi-qiong11, ZHENG bo-jin 2(1. School of Computer, Guangdong Polytechnic Normal University, Guangdong Guangzhou, 510665, China; 2. School of Computer , South Central University for Nationality, Hubei Wuhan 430074, China)Abstract: Topic model based searching method is one of the most critical research issues in information retrieval. Traditional topic model assumes that each document is related only one topic, but in practice, a document is usually related with multi topics. This paper represented a document with combination of multi topics with the LDA model, and proposed a LDA based mixture model for Ad-hoc information retrieval method in language model framework. The proposed method combined the LDA and the document model. Compared with cluster-based model, it has a higher performance, while keeping low computation complexity, and thus can be used in information retrieval of large scale document collections. Key Words: information retrieval; language model; document model; topic model在信息检索中，文本文档内容的表示是最重要的组成部分之一。
基于LDA模型的音频分类方法
（ 上海海 事大学信息工程学 院 ， 上海 ２ ０ １ ３ ０ ６ ）
摘要 ：
随着 网络的发展海量音频 文件涌现 ， 音 频分类 系统也越来越普及 。音频分类 ， 尤其是语 音和音乐 的分类是 提取音频 结构和 内容语义 的重要 手段 ， 是 基于 内容 的音频检索 和分析 的基础 。介绍一种基 于音频 内容根据音频 内容间 的相似
属 的类 别。
１ 概 述
音频分类 属于模式识 别领域 ， 涉及到计 算机技术 、
多媒体数据库 技术 ， 主要包 括两个 过程 ： 音 频特征提 取
和音频分类 两步 。音频 特征提取 指应用数 字信号处 理 技 术 和信 号 系统 理论来 寻找 原始 音频 信 号表 达形 式， 抽取 出能代 表 原始信 号 的数据 ， 抽取 出音 频 的物理 特
征 。音频分 类是指通 过音频 间的相似度将 有相似特 征
缩 小音频检索 的范 围提高检 索效 率变得尤 为重要 。音
频 分类 技术可 以很 大程度上缩小 检索 的范 围提高检索 的效 率。因此 ， 有 关音频 分类的研究越来越普及 。 有关 音频 分类 的研 究早期 主要有 文献【 １ ， ２ ］ 所 示技 术， 文献 【 ｌ 】 介 绍 了一种 将神经 元 网络直接 将声音 类别 映射 到所标注 的文 本 。文献［ ２ ］ 通过使用 自组织映射 聚 类 算 法将 具有 相 似 特征 的 音频 划 归 为 同一类 。美 国 Ｍｕ ｓ ｉ ｃ Ｆ ｉ ｓ ｈ公 司 的 Ｅ ｒ ｌ ｉ ｎ ｇ Ｗｏ ｒ ｄ等 人通 过 分析 响度 、 音
＼
＼
文章编 号： １ ０ ０ ７ — １ ４ ２ ３ （ ２ ０ １ ７ ） １ ７ — ０ ０ １ ６ — ０ ５
一种基于LDA主题模型的三部图新闻推荐方法[发明专利]
![一种基于LDA主题模型的三部图新闻推荐方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/e294b462ec3a87c24128c484.png)
专利名称：一种基于LDA主题模型的三部图新闻推荐方法专利类型：发明专利
发明人：韦世红,李交泰,石旭,强帅
申请号：CN201911236779.6
申请日：20191205
公开号：CN111143667A
公开日：
20200512
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及信息检索和数据挖掘领域，特别涉及一种基于LDA主题模型的三部图新闻推荐方法，包括获取用户浏览过的新闻标题和文本并记录点击时间，并对获取的数据进行预处理；使用LDA文档主题建模方法对预处理后的数据进行主题建模得到新闻的主题特征；根据领域方法得到用户物品倒排列表并结合主题特征进一步计算用户间的相似性，最后得到目标用户最近邻用户；将目标用户和最近邻用户和这些用户所浏览过的新闻以及这些新闻所属的主题输入到基于加权的三部图网络结构中得到欲推荐新闻的最终权重，按照该权值由高到低进行TOP‑N推荐；本发明有效利用了新闻的文本数据提提升了推荐精度，还改善了个性化推荐方法的稀疏性问题。
申请人：重庆邮电大学
地址：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号
国籍：CN
代理机构：重庆辉腾律师事务所
代理人：王海军
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lda模型方法描述 -回复
lda模型方法描述-回复LDA模型（Latent Dirichlet Allocation）是一种概率生成模型，用于将每个文档表示为潜在主题的分布，并通过统计推断方法找到文档和主题之间的关系。
该模型可以应用于文本挖掘、信息检索和推荐系统等领域。
本文将详细介绍LDA模型的方法和应用。
1. 引言与背景在现代社会中，由于网络的发展和大数据的蓬勃发展，文本数据已经成为人们获取信息的重要来源之一。
然而，文本数据的处理和分析对于人工处理来说是一项庞大且费时的任务。
因此，研究者们借助机器学习和自然语言处理的方法来解决这个问题。
LDA模型便是其中一种被广泛应用的方法。
2. LDA模型的基本原理LDA模型的基本原理是假设每个文档都由多个主题组成，并且每个主题下都有一组词汇。
具体来说，LDA模型认为文档的生成过程分为两步：主题生成和词汇生成。
2.1 主题生成首先，我们将文档的主题看作是一个概率分布。
假设我们有K个主题，那么每个文档d可以表示为一个长度为K的向量\theta，其中\theta_i表示文档d的主题i的概率。
2.2 词汇生成接下来，我们将每个主题看作是一个概率分布，用于生成文档d中的每个词汇。
假设我们有V个词汇，那么每个主题t可以表示为一个长度为V的向量\beta，其中\beta_i表示主题t下词汇i的概率。
在生成过程中，先根据文档的主题分布\theta随机选择一个主题t，再根据主题t的词汇分布\beta随机选择一个词汇w。
重复此过程直到生成一个完整的文档。
3. LDA模型的参数估计在LDA模型中，我们的目标是通过给定一组文档集合来估计主题分布\theta和词汇分布\beta。
这需要使用统计推断方法，例如变分推断或采样推断。
3.1 变分推断方法变分推断是一种通过迭代优化来估计潜在变量的方法。
在LDA模型中，它用于估计主题分布\theta和词汇分布\beta。
具体来说，变分推断通过最大化ELBO（Evidence Lower BOund）来对模型参数进行估计。
基于LDA主题模型的遥感图像表示与分类
Science &Technology Vision科技视界0引言随着卫星事业和遥感技术的发展,遥感图像已逐步成为获得地表数据及其变化的重要信息来源,并被广泛应用于自然资源调查、环境监测、灾害评估与军事侦察等领域。
因此,如何更高效地表示遥感图像,并根据图像内容进行分类就成为了亟待解决的问题。
主题模型的目标就是找出数据集合中隐含的联系,即“主题”。
该模型认为数据集合中的数据中存在隐含的主题,这些主题能更准确地反映数据所要表达的内容,避免受到干扰数据的影响。
本文将LDA 模型应用于遥感图像分类中,通过提取SIFT 特征获得图像的底层视觉特征,使用词袋模型建立了图像的视觉单词,再用LDA 模型进行建模分析,发掘出其中的隐含主题,从而实现了遥感图像的表示和分类。
1基于词袋模型的遥感图像表示词袋模型即Bag of Words 模型,早期多被用于文本分类与文字信息检索领域,本文提取遥感图像的SIFT 描述算子作为底层视觉特征,在构造SIFT 描述算子时,本文利用DoG 算子提取极值点并定位方向,以极值点为中心取16*16的邻域作为采样窗口,将采样点与特征点的相对方向通过高斯加权后归入包含8个bin 的方向直方图,最后获得4*4*8的128维特征描述子。
为了能够准确地表示数据库中的每幅图像,需要寻找特征空间中的完备正交基,这组基必须满足以下两个条件:1)特征之间线性无关;2)这组特征能够表示数据库中的每幅图像。
显然SIFT 算子满足条件1,为了寻找满足条件2的特征向量,我们需要建立码本库,首先提取出图像库中所有遥感图像的SIFT 描述算子,并用GMM 模型进行聚类,获得若干个聚类中心,然后对其进行向量量化,将每一类特征都用其聚类中心特征表示。
当有新图像进入该库中时,首先提取该图像的SIFT 描述算子,然后计算SIFT 算子与每个聚类中心的距离,以最小距离为准则进行向量量化,这样,新图像就可以用特征的直方图形式表示。
基于异构特征LDA的三维模型分类及检索
基于异构特征LDA的三维模型分类及检索王新颖;谷方明;逄焕利;王小虎【摘要】三维模型检索领域中基于内容的检索方法不能充分表达模型语义信息.针对该问题,提出一种包含语义分类信息的三维模型检索方法.采用人工分类信息、有限的语义标准信息等构建异构语义信息网络,并将其转换为三维模型的异构语义特征,在此基础上使用包含模型语义特征的主题分类方法,并将其应用于模型检索中.实验结果表明,与基于内容的三维模型检索方法相比,该方法能提高三维模型检索的准确性.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2015(041)007【总页数】6页(P234-238,243)【关键词】异构语义网络;异构特征;统一关系矩阵;隐含狄利克雷分配;三维模型;检索模型【作者】王新颖;谷方明;逄焕利;王小虎【作者单位】长春工业大学计算机科学与工程学院,长春 130012;吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012;长春工业大学计算机科学与工程学院,长春 130012;长春工业大学计算机科学与工程学院,长春 130012【正文语种】中文【中图分类】TP391中文引用格式：王新颖，谷方明，逄焕利，等.基于异构特征LDA的三维模型分类及检索［J］.计算机工程，2015，41（7）：234⁃238，243.英文引用格式：Wang Xinying，Gu Fangm ing，Pang Huanli，et al.3D Model Classification and Retrieval Based on Heterogeneous Characteristics LDA［J］.Computer Engineering，2015，41（7）：234⁃238，243.三维模型的大量产生与广泛传播，促使三维模型检索课题迅速兴起，成为多媒体信息检索的一个重要组成部分［1⁃2］。
在该领域中，通过聚类方法来辅助三维模型检索的技术得到了人们的广泛关注［3⁃5］。
基于LDA模型的文本聚类检索
基于LDA模型的文本聚类检索李霄野;李春生;李龙;张可佳【期刊名称】《计算机与现代化》【年(卷),期】2018(000)006【摘要】传统的判断2个文档相似性的方法没有考虑到文本背后的语义关联,导致检索系统返回的结果与用户的查询需求之间存在很大的差异.本文提出一种基于LDA主题模型的文本聚类方法,首先介绍LDA主题模型的应用原理,阐述文本挖掘的基本方法,之后构建LDA主题模型,采用Gibbs抽样的方法进行推导,得到特征词的概率分布,最后用优化聚类中心选择的K-means++方法对测试数据集合聚类,并把设计的LDA-Gibbs模型与传统的TF-IDF模型进行聚类评价对比.实验结果表明,该模型能够提高数据的检索效果,具有良好的推广价值.%The traditional method of judging the similarity of two documents does not take into account the semantic relation be-hind the texts, resulting in a large difference between the results returned by the retrieval system and the user’s query require-ments. This paper presents a text clustering method based on LDA topic model. Firstly, the application principle of LDA topic model is introduced and the basic method of text mining is expounded, and then the LDA topic model is constructed. The Gibbs sampling method is used to derive the probability distribution of the characteristic words. Finally, the sets of test data are clus-tered with the K-means++ method chosen by the optimization cluster center. And the designed LDA-Gibbs model is compared with the traditional TF-IDF model. Experimental results showthat this model can improve the retrieval effect of data and has good promotional value.【总页数】5页(P7-11)【作者】李霄野;李春生;李龙;张可佳【作者单位】东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆 163318;东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆 163318;东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆 163318;东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318【正文语种】中文【中图分类】TP391.1【相关文献】1.一种基于加权LDA模型的文本聚类方法 [J], 李国;张春杰;张志远2.基于LDA模型的聚类检索应用 [J], 宿青3.基于VSM和LDA混合模型的文本聚类研究 [J], 刘晓蒙;熊海涛4.基于LDA主题模型的微博检索研究与实现 [J], 王若成5.基于LDA模型和文本聚类的水族文献主题挖掘研究 [J], 杨秀璋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于LDA模型的图像检索系统研究
基于LDA模型的图像检索系统研究吕英丽;徐小君;顾勇【摘要】随着多媒体技术的不断发展,从大量图像中查询特定图像成为图像处理应用中的一个重要问题.将图片切分成为小块,这些小块经聚类后形成码字,由码字、图片和整个图片库构建LDA模型.使用SVM分类器根据LDA模型的参数进行类别检索.实验表明该方法对大量图像的检索具有良好的效果.【期刊名称】《河北建筑工程学院学报》【年(卷),期】2012(030)003【总页数】4页(P74-77)【关键词】图像检索;LDA;SVM【作者】吕英丽;徐小君;顾勇【作者单位】河北建筑工程学院,河北张家口075000;河北建筑工程学院,河北张家口075000;河北建筑工程学院,河北张家口075000【正文语种】中文【中图分类】TP3171 引言随着网络技术和成像技术的迅猛发展，基于内容的多媒体图像资料的搜索需求日益强大［1］.现有的搜索引擎如百度、谷歌等对图像资料的搜索主要依赖于图像对应的标注信息，使得搜索结果不尽准确.而手工进行图像标注的方法费用太过昂贵，仅仅根据标注的文本信息检索图像资料已经不能满足搜索的需求.新兴的研究主要集中在基于内容的图像检索系统上，即通过分析图像内容数据确定图像的检索信息进而进行图像检索［2］［3］.这些研究将促进基于图像内容搜索技术的应用，带来很大的经济效益，同时能引起人们生活方式的变革进而产生巨大的社会效益［4］［5］.正是在这样的背景下，本文应用LDA(latent Dirichlet allocation)模型对基本图像特征进行建模，然后应用且具有良好分类效果的支持向量机SVM(Support Vector Machine)算法进行分类.2 LDA模型介绍本文利用图像低层特征和图片文件数据建立图片的LDA模型.把模型参数送到LDA 模型数据库进行检索，返回根据图像内容检索到的类似图像结果.寻找图像的重要特征并构建图像的语义模型.应用shift特征结合低层特征进行特征融合.建立图像的改进LDA模型.根据语义模型进行图像库的预分类技术加快检索速度.其中LDA模型是系统的核心模型.LDA即隐狄立特雷分配［6］，是David Blei，Andrew Ng和Michael Jordan在2002年首先提出的一种生成模型.它是为文本处理领域引入的一个采用无参数分级贝叶斯方法产生的主题模型.在2006年，加州理工大学的李菲菲教授［7］将其引入图像检索领域并取得较好的效果.该模型每个主题下的文档θi服从多项式分布Multi(θ)，语料库中的每个主题服从多项式分布p(w|zi)，将其应用到图像处理领域时，语料库对应图像领域的图像库，主题对应类别，文档对应一幅图像.α，β，θ，和φ是系统对应的参数.3 检索系统设计用户输入图片到计算机，在本地先进行预处理，对图片格式及其他图片信息进行检测.提取图像低层特征包括颜色、纹理及SIFT特征，然后把图像低层特征和图片文件送入服务器端，在服务器端建立图片的LDA模型.把模型参数送到LDA模型数据库进行比对，确定图片属于的类别，在同类别中根据与输入图片相似度进行排序输出前几幅图像.同时LDA模型数据库匹配的文字信息也一起传送到用户端.如果用户采用的是文字检索方式，则直接用文字同模型数据库中的文字进行检索匹配.4 实验结果与分析本系统提取SIFT特征的实验部分使用SIFT－VC程序进行，该程序是Rob Hess 编制的VC界面下的特征提取程序，具有特征提取速度快并与Lowe，D.的SIFT 特征接近的效果.LDA建模部分采用GibbsLDA++进行，SVM部分使用台湾林智仁教授的LIBSVM程序软件包进行开发.这些软件包均是目前这些应用的主流软件包，最贴近算法设计者的原算法且应用简单.实验用的数据库是ImageNet数据库，该库是2008年普林斯顿大学的李菲菲教授团队开始建立的数据库，该库目前仍在建设中，不过已经具有相当的规模.ImageNet根据WordNet分级机制组织数据库.每个节点选取几百到上千幅图像描述该节点并由人工进行标注以确保数据库数据的准确性.实验中我们由ImageNet数据库中选却了8类图片进行检索实验，分别是哺乳动物、山、鸟、花、飞机、汽车、船和房屋.每类图片选取500个样本图片.图3给出了汽车类别和花类别的图片的基本特征对比情况，由图中可以看出同类别图片的特征较不同类别有较大相似性.在检索率试验中，由8类图像中每类选取500幅图像，按照检索试验方法进行试验，表1列出了各类图片的检索率值.由表中可以看出不同类别的检索率不同，这是由于不同检索类别的特征特点不同，且与其他类别的区分度有差异造成的.表1 八类图片的检索率哺乳动物鸟花山飞机汽车船房屋62.5% 75.4% 76.7%81.3% 72.9% 76.3% 78.7% 64.8%表2给出了当图像训练数据量变化时对检索率的影响.训练数据样本量越大，检索率越高.但训练数据样本量越大，检索系统构建时的计算量也越大，系统构建的时间也越长.表2 训练数据变化时检索率提高表训练数据的数量20 50 100 500 1000检索率68.1% 72.3% 76.9% 81.3% 83.7%5 总结本文在数字图像内容研究的基础上提出了一种基于LDA模型的图像检索方法.该方法提取出图像的颜色、纹理及SIFT特征进行混合得到图像的复合特征，使用这些特征与图像和图像库构建LDA模型.根据不同类别的LDA模型参数的不同进行图像检索.实验表明该方法对基于内容的多媒体图像资料检索效果良好.参考文献【相关文献】［1］Datta R.，D.Joshi，J.Li，etc.Image retrieval:ideas，influences，and trends of the new age［M］.New York:Association for Computing Machinery，2008，1971 ～2035［2］Russell，B.C.，Torralba，A.，Murphy，K.P.，belMe:A database and web －based tool for image annotation.International Journal of Computer Vision，2008，77(1－3):157～173［3］Vedaldi，A.，Gulshan，V.，Varma，M.，etc，A.Multiple kernels for object detection ［C］.Kyoto:In Twelfth International Conference on Computer Vision，2009［4］Kinh Tieu，Paul Viola.Boosting Image Retrieval.Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，2000［5］James Z.Wang，Jia Li，Gio Wiederhold.SIMPLIcity:Semantics－sensitive Integrated Matching for Picture Libraries［J］.IEEE Trans.on Pattern Analysis and Machine Intelligence，2001，23(9):pp947 －963［6］D.Blei，A.Ng，tent dirichlet allocation.Journal of Machine LearningResearch，2003，3:993 ～1022［7］Fei－ Fei.L.，Perona.P.A Bayesian Hierarchical Model for Learning Natural Scene Categories.CVPR，2005，6:524 ～53。
一种基于LDA模型的新兴主题识别与探测方法
一种基于LDA模型的新兴主题识别与探测方法
吴东雪;沈桂兰
【期刊名称】《河南师范大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(52)2
【摘要】新兴主题识别是科技研究领域识别新兴技术的重要方式,高效精准地识别新兴主题是早期辨识新兴技术研究方向的前提.提出一种基于LDA模型的新兴主题识别与趋势预测方法,通过LDA模型提取科技文献中的研究主题,构建主题强度、主题新颖度和复合主题关注度的指标体系识别新兴主题,采用Prophet模型预测新兴主题的主题强度,探测未来发展趋势.以智慧农业领域最近14年的科研文献为数据集,对提出的识别和探测方法进行验证,识别出了5个新兴主题,并预测了未来3年的发展趋势,同时验证所提方法的有效性.
【总页数】9页(P72-80)
【作者】吴东雪;沈桂兰
【作者单位】北京联合大学应用文理学院;北京联合大学商务学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP399
【相关文献】
1.基于LDA与新兴主题特征分析的新兴主题探测研究
2.基于LDA模型的科技文献主题探测方法研究
3.基于LDA主题模型的图像场景识别方法
4.基于线性回归模型
的单词加权LDA主题识别方法研究5.基于LDA主题模型和扎根理论的我国金融科技领域热点主题识别与进展分析
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一种结合LDA主题分析的地理信息检索方法
一种结合LDA主题分析的地理信息检索方法盖森;刘建忠;熊伟;孙晨;张心悦【期刊名称】《测绘科学技术学报》【年(卷),期】2015(000)003【摘要】地理信息检索可以根据用户查询请求在文档集中检索出与其空间相关的信息，是信息检索领域一个重要的研究方向。
传统的地理信息检索模型，将地理信息与主题信息分开考虑，忽略了两者之间的关系。
针对该问题，提出一种结合LDA主题分析的地理信息检索改进方法。
首先，通过LDA主题分析对检索文档集进行噪音剔除，然后挖掘查询请求和检索文档中地理信息和主题信息之间的关系，相似度计算采用夹角余弦和KL距离两种计算方法，并附加到查询请求和检索文档之间的相似度计算当中。
此处对搜狗文本分类语料库精简版和复旦文本分类测试语料库进行了LDA主题分析，并进行了检索测试。
实验表明改进模型能够较好地衡量地理信息与主题信息之间的关系，提高了检索的查准率。
%Geographical information retrieval can be used to retrieve spatial related information from the document collection according to the user query, which is an important research area of information retrieval. Conventional geographical information retrieval model deals with the geographical information and topic information separately, which ignores their relationship. Aiming at this problem, an improved settlement was put forward. At first, LDA topic analysis was used to remove noise of words and then exploit the relationship between geographical information and topic information in the query request and documents. Similarity wascalculated through cosine and KL dis-tance, which was attached to the comprehensive similarity. To terrify this method, the lite version of Sogou text categorization corpus and the Fudan text categorization testing corpus were applied with LDA topic analysis. The experimental results reveal that the improved model can measure the relationship between geographical information and topic information acceptably and improve the precision ratio.【总页数】6页(P315-320)【作者】盖森;刘建忠;熊伟;孙晨;张心悦【作者单位】信息工程大学，河南郑州 450001;信息工程大学，河南郑州450001;信息工程大学，河南郑州 450001;信息工程大学，河南郑州 450001;信息工程大学，河南郑州 450001【正文语种】中文【中图分类】P208【相关文献】1.一种基于LDA的高分辨率遥感影像检索方法 [J], 沈盛彧;刘哲;张平仓;张彤;吴华意;陈小平2.一种模块化2DPCA和CSLDA相结合的人脸验证算法 [J], 袁宁;吴小俊;王士同;杨静宇;Josef Kittler3.一种基于主题爬行模式的地理信息分布式检索方法 [J], 王小康;邓硕;吴博;李景文4.结合语义相似度改进LDA的文本主题分析 [J], 赵林静5.一种结合改进Z-S 细化算法的书法字双层检索方法 [J], 邵荣堂; 李婕; 巩朋成; 张正文因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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摘 要： 三 维 模 型 检 索 领 域 中基 于 内容 的 检 索 方 法不 能 充 分 表 达 模 型 语 义 信 息 。针 对 该 问 题 ， 提 出一 种 包 含 语 义 分 类 信 息 的 三 维 模 型 检 索方 法 。采 用 人 工 分 类 信 息 、 有 限的语义标 准信息 等构建异构语 义信息 网络 ， 并 将 其 转 换
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４ １ （ ７ ）： ２ ３ ４ — ２ ３ ８， ２ ４ ３ ．
英文引用格式 ： Ｗａ ｎ ｇ Ｘｉ ｎ ｙ ｉ ｎ ｇ， Ｇｕ Ｆ ａ ｎ ｇ ｍｉ ｎ ｇ ， Ｐ ａ ｎ ｇ Ｈｕ ａ ｎ ｌ ｉ ， ｅ ｔ ａ １ ． ３ Ｄ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ Ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｒｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ
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Ｈｅ ｔ ｅ ｒ ｏ ｇ ｅ ｎ ｅ ｏ ｕ ｓ Ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ Ｌ Ｄ Ａ［ Ｊ ］ ． Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， ２ ０ １ ５， ４ １ （ ７） ： ２ ３ ４ — ２ ３ ８ ， ２ ４ ３ ．
文献标识码： Ａ
中图分类号： Ｔ Ｐ ３ ９ １
基于异构特征 Ｌ Ｄ Ａ 的 三维 模 型分 类及 检 索
王 新 颖 ， 谷方 明 ， 逄 焕 利 ， 王 小 虎
（ １ ． 长 春 工 业 大 学 计算 机科 学 与 工 程 学 院 ， 长春 １ ３ ０ ０ １ ２ ； ２ ． 吉 林大 学 计 算 机科 学 与技 术学 院 ， 长春 １ ３ ０ ０ １ ２ ）
为三维模型的异构语义特征 ， 在此 基 础 上 使 用 包 含 模 型语 义 特 征 的 主 题 分 类 方 法 ， 并 将 其 应 用 于 模 型 检 索 中 。实 验结果表明 ， 与 基 于 内 容 的三 维 模 型 检 索 方 法 相 比 ， 该方法能提高三维模型检索的准确性。 关 键 词 ：异 构 语 义 网 络 ； 异构特征 ； 统一 关 系矩 阵 ； 隐含 狄 利 克 雷 分 配 ； 三维模型 ； 检 索 模 型 中文 引用 格 式 ： 王新 颖 ， 谷 方 明， 逄焕利 ， 等． 基 于异 构特 征 Ｌ ＤＡ 的 三 维 模 型 分 类 及 检 索 ［ Ｊ ］ ． 计 算机 工程 ， ２ ０ １ ５，
３ Ｄ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ Ｃｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉｃ ｆ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎｄ Ｒｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｈｅ ｔ ｅ ｒ Ｏ ｇ ｅ ｎｅ ０ ｕｓ Ｃｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ＬＤＡ
Ｗ Ａ ＮＧ Ｘｉ ｎ ｙｉ ｎｇ ， Ｇ Ｕ Ｆ ａ ｎ ｇ ｍｉ ｎ ｇ ， ＰＡＮ Ｇ Ｈｕａ ｎ ｌ ｉ ， Ｗ ＡＮ Ｇ Ｘｉ ａ ｏ ｈ ｕ
２ ． Ｃｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ， Ｊ ｉ ｌ ｉ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ， Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｃ ｈ ｕ ｎ １ ３ ０ ０ １ ２， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
【 Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ 】Ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｃ ｏ ｎ ｔ ｅ ｎ ｔ — ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ ｃ ａ ｎ ｎ ｏ ｔ ｆ ｕ ｌ ｌ ｙ ｅ ｘ ｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ｍａ ｎ ｔ ｉ ｃ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ
第 ４ｌ卷 第 ７期
ＶＯ １ ． ４
工
程
２ ０ １ ５年 ７月
Ｊ ｕ ｌ ｙ ２ ０１ ５
ＮＯ． ７
Ｃｏ ｍｐ ｕｔ ｅ ｒ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
人工 智能 及识别 技术 ・
文章编号： １ ０ ０ ０ ． ３ ４ ２ ８ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ７ ￣ ２ ３ ４ ． ０ ５