基于内容的个性化新闻推荐系统可以分为三层: 语义处理层、兴趣模型层和用户交互层． 在语义处理层主要通过语义处理完成新闻分类; 在兴趣模型层主要实现兴趣模型的建立与更新...
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基于内容的新闻推荐 -
应用统计学与R语言实现学习笔记（十）——聚类分析
Chapter 10 Cluster Analysis 本篇是第十章，内容是聚类分析。由于之后的几章是典型的分析方法。而且在14章的案例里面可能不会体现，所以内容里会渗透较多...
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论文整理(3)主题模型
主题提取技术从是否需要监督角度考虑可以分为基于监督的主题提取和基于非监督的主题提取：从提取的内容角度，认为分为粗粒度的主题提取(如提取主题段落和主题句)和细粒度的主题提取(如...
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神奇的LDA主题模型之前有说过pLSA模型，这是一个链式模型，这个模型能够快速生成主题，但是也有它的不足之处（毕竟是1999年左右提出的嘛！），一个很致命的缺点就是不能解决一词多义的问题。 这样...
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主题模型之LDAWelcome To My Blog 文本建模之Unigram Model考虑了先验分布，但是没有考虑主题主题模型之PLSA考虑了主题，但是没有考虑先验分布本篇介绍的LDA...
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基于LDA主题模型的短文本分类VSM（向量空间模型）是信息检索领域最为经典的分析模型之一，采用VSM对短文本进行建模，即将每一篇短文本表示为向量的形式，用TF－TDF表示向量的值。给出一些符号定义：短文...
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机器学习算法之主题模型（LFM LSI PLSI LDA）LFM（MF分解技术）、LSI（SVD分解）、PLSI（EM）、LDA 隐语义模型LFM和LSI，PLSI，LDA，Topic Model其实都属于隐含语义分析技术，是一类概...
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4.2.从朴素贝叶斯到主题模型朴素贝叶斯和主题模型的区别 朴素贝叶斯可以做垃圾邮件过滤（二分类问题），也可以做文档的多分类。所以也可以看作是一个主题模型，朴素贝假设文档只有一个主题，文档中所有的词都是从这...
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Dirichlet Multinomial 共轭Welcome To My Blog作为LDA的预备知识,Dirichlet Multinomial共轭结构很重要,在介绍这个共轭结构之前,先介绍一下将会用到的相关概念 一....
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深入理解Dirichlet过程Dirichlet分布（Dirichelt Distribution）和Dirichlet过程 （Dirichlet Process）广泛应用于信息检索、自然语言处理等领域，...
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深入理解Dirichlet过程姓名：王怀帅 学号：16040410035 转载自：http://www.jianshu.com/p/096a8a7ca173c=有修改 【嵌牛导读】：Dirichlet分布...
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【转】狄利克雷过程
原文：https://segmentfault.com/a/1190000010694630#articleHeader2 首先需要介绍一下狄利克雷过程。 Dirichlet...
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gensim模块分析与使用实践导入gensim并创建语料库： 初始化一个转换： 文本导入： 记号化： 对文档进行记号化（tokenize，或称标记化等）处理，屏蔽常用词（利用停用词表）和整个语料库中仅仅出...
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Hulu面试题(三)
https://mp.weixin.qq.com/s/BuHiG9FjX-OiSNWx3KquQQ 17.随机梯度下降算法之经典变种 场景描述 提到Deep Learning...
