基于概率潜在语义分析的Web用户聚类

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lda主题聚类原理

lda主题聚类原理LDA (Latent Dirichlet Allocation) 是一种常用的主题聚类算法，被广泛应用于文本挖掘、主题分析和信息检索等领域。

本文将详细介绍LDA算法的原理和主要步骤。

一、LDA算法简介与发展历程LDA算法是由Blei等人于2003年提出的，它是一种基于概率模型的生成式主题模型。

LDA算法假设每个文档是由若干个主题的组成，每个主题又是由若干个单词组成。

通过统计每个主题在文档中的分布情况，以及每个单词在主题中的分布情况，可以得到主题之间的关系，从而实现聚类分析。

LDA算法的发展历程可以追溯到20世纪80年代的概率潜在语义分析(PLSA)。

PLSA是一种基于统计模型的主题模型，通过最大化文档和主题之间的概率来实现主题的聚类。

但是PLSA存在一个问题，就是无法解决新的文档和主题的产生，即不能进行新文档的分类和主题的创新。

为了解决这个问题，Blei等人在PLSA的基础上提出了LDA算法。

二、LDA算法的数学表示LDA算法的数学表示可以通过以下公式来描述：1. 隐变量：- D：文档集合，包含N个文档- K：主题集合，包含M个主题- w：单词集合，包含V个单词- z：文档-主题矩阵，每个文档d对应一个主题组合z_d2. 潜在变量：- θ：文档-主题分布，表示每个文档d中不同主题的概率分布- Φ：主题-单词分布，表示每个主题k中不同单词的概率分布3. 参数：- α：文档-主题分布参数- β：主题-单词分布参数根据LDA的假设，每个文档d的生成过程可以分为以下两个步骤：1. 选择主题：根据文档-主题分布θ_d，选择一个主题k_d，即z_d ~ Multinomial(θ_d)2. 选择单词：根据主题-单词分布Φ_k_d，选择一个单词w_dn，即w_dn ~ Multinomial(Φ_k_d)三、LDA算法的主要步骤LDA算法的主要步骤包括模型初始化，参数估计和推断，以及模型更新。

结合概率潜在语义分析的文本谱聚类方法研究

ＺＨＡＮＧＹｕｆｎｇ，ａＺＨＡＮＧＨｏｎｇ。ＸＩＮＧＺｈｏＯｎｇｙａｎｇ，ｅａ１ｅｅｒｈｔ．ｓａｃｏｆｐｅｔａｃｕｓｅｉｂａｅｏＲｓｃｒｌｌｔｒｎｇｓｄｎｐｒｂａｂｉｉｔｃａｔｎｔｏｌｓｉｌ０４
ＣｏｌｇｆＣｏｕｅｃｅｃ，ｏｇｉｇＵｎｖｒｉＣｈｎｑｎ００４，ｉａｌｅｏｍｐｔｒＳｉｎｅＣｈｎｑｎｉｅｓｔｅｙ，ｏｇｉｇ４０４Ｃｈｎ
ｌｒｍａｒｂｓｄｎｒｂｂｌｔｔｎＳｍａｔａｙｉ（ＬＳａｔｉａｅｏＰｏａｉｓｉＬａｅｔｅｎｉＡｎｌｓｓＰＡ），ｉｈｔｋｓｉｔｃｏｎｈｓｌｒｔｓｆｔｅｔｘｓＥ — ｘｉｃｃｗｈｃａｅｎｏａｃｕｔｔｅｉａｉｅｏｈｅｔ．ｘｍｉｉ
得到的聚类精度有较大提高，结果要好于传统的谱聚类算法，而验证了该方法的有效性。从
关键词：文本聚类；概率潜在语义分析；聚类；谱相似矩阵
ＤＯＩ１．７８．ｓ．０ —３１０１６０７文章编呼：０２８３（０１３ — １４０文献标识码：Ｉ图分类号：Ｐ９．：０３７￣ｉｎ１２８３．１．．ｓ０２３３１０ —３Ｉ２１）６０３ —３ＡｌＩＴ３１１
ｓｉｓｈａｔａｔｏｌａｌｋｓｃｒｌｌｓｅｉｇ，ｕｒｈｅｏｓｈｅｖａｌｂｉｉｏｕｔｔｎｒｄｉｉｎａｗｙｉｅｐｅｔａｃｕｔｒｎｆｔｒｐｒｖｅｔａｉａｌｔｙｆＰＬＳＡ．

基于概率潜在语义分析的Web用户会话识别

基于概率潜在语义分析的Web用户会话识别
高春贞;吴军华
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2010(0)6
【摘要】为提高Web用户会话识别的准确性,给出了一种基于概率潜在语义分析模型(PLSA)和竞争奖罚(CRP)算法的Web用户会话识别方法.其核心内容是利用PLSA模型计算出请求页面和每一个活动用户会话的概率,比较概率判定请求页面应该归属的用户会话,并采用竞争奖罚算法判别用户会话的结束.实验结果表明:基于PLSA模型和竞争奖罚算法的用户会话识别方法的识别成功率高于其他常用的会话识别方法.
【总页数】4页(P163-166)
【关键词】会话识别;概率潜在语义分析;竞争奖罚算法;最大期望值算法;Web使用挖掘
【作者】高春贞;吴军华
【作者单位】南京工业大学信息科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于概率潜在语义分析的Web用户聚类 [J], 俞辉;景海峰
2.基于混合概率潜在语义分析模型的Web聚类 [J], 王治和;王凌云;党辉;潘丽娜
3.基于聚类的Web用户会话识别优化方法 [J], 凌海峰;余笪
4.基于URL语义分析的Web用户会话识别方法 [J], 朱志国
5.基于语义的Web用户会话识别算法 [J], 张辉;宋瀚涛;徐晓梅
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基于概率潜在语义分析的Web用户聚类

基于概率潜在语义分析的Web用户聚类
俞辉;景海峰
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2008(44)23
【摘要】Web用户聚类知识可以为改进信息搜索效率和提供个性化服务提供帮助.通过对海量日志记录分析,构建会话-页面矩阵;根据信息论理论,在会话-页面矩阵中权值计算中考虑局部和全局权值贡献;利用概率潜在语义分析将隐式变量Z对页面P的条件概率转换为隐式变量Z对会话S的条件概率,然后在聚类分析中以此作为相似度计算依据.聚类算法采用了基于距离的k-medoids算法,以进一步改善聚类精度.实验结果验证了该算法的有效性和局限性.
【总页数】3页(P160-162)
【作者】俞辉;景海峰
【作者单位】中国石油大学,计算机与通信工程学院,山东,东营,257061;中国石油大学,计算机与通信工程学院,山东,东营,257061
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于混合概率潜在语义分析模型的Web聚类 [J], 王治和;王凌云;党辉;潘丽娜
2.基于多重特征的双层Web用户聚类方法 [J], 王钊;樊钊
3.基于ART1用户聚类的Web预取模型研究 [J], 姚瑶;张慧
4.基于K-Means算法的Web日志用户聚类研究 [J], 陈洲; 陆南
5.基于概率潜在语义分析的Web用户会话识别 [J], 高春贞;吴军华
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概率潜在语义模型综述

概率潜在语义模型综述信息检索本质上是语义检索, 而传统信息检索系统都是基于独立词索引, 因此检索效果并不理想. 概率潜在语义索引是一种新型的信息检索模型, 它在潜在语义索引模型思想的基础上, 通过EM迭代算法将词向量和文档向量投影到一个低维空间, 消减了词和文档之间的语义模糊度, 使得文档之间的语义关系更为明晰。

论述了概率潜在语义索引的理论基础, 探讨了隐含语义索引在信息处理处理中的应用。

标签：信息检索；潜在语义索引；SVD分解；概率潜在语义索引1 简介传统的信息检索模型可归为三类：布尔模型、向量空间模型和概率模型。

它们都分别把文本和查询表示为索引词的集合，尽管使用了不同的方法，但本质上均为某种形式的索引词的匹配，而没有进一步做语义上的分析。

自然语言中存在大量的同义词、多义词，这分别对传统检索模型的召回率和准确率有不利的影响。

检索系统要求用户提供足够多精确、无歧义的关键词才有可能得到所需要的信息，这大大增加了系统使用的难度。

为了进行更自然更人性化的查询，检索系统必须能够处理自然语言中的同义、多义现象，进行语义上的分析。

潜在语义分析(LSA)是一种发现潜在语义并分析文档、词和语义三者之间关系的方法。

其主要思想是通过统计分析来发现文档中词与词之间存在的某种潜在的语义结构，并且使用这些潜在的语义结构来表示词和文本。

虽然潜在语义分析在信息检索领域取得了令人满意的效果，但是它存在几个缺陷：首先由于潜在语义分析过程中奇异值分解的物理意义不够明确，较难控制词义聚类的效果；此外这个算法的空间和时间复杂度太大，在目前的计算机硬件条件下很难实际适应实际应用。

针对潜在语义分析的这些缺陷，Hoffmann 提出了一种新的方法－概率潜在语义分析(PLSA)，该方法使用概率模型来表示“文档—潜在语义—关键词”三者之间的关系，文档和关键词都可以映射到同一个语义空间，这样，文档和文档以及文档和关键词之间的相似度都可以通过计算语义空间上的夹角而得以量化。

基于潜在语义索引的文本聚类算法研究的开题报告

基于潜在语义索引的文本聚类算法研究的开题报告一、研究背景随着互联网的快速发展和信息爆炸的时代，人们面对海量的信息，如何从中获取有用的信息成为了一项重要的挑战。

因此，文本聚类成为了一种常用的文本分析方法，它可以对大量的文本数据进行分类和归纳，为用户提供更好的信息服务。

然而，在传统的文本聚类方法中，通常使用词频矩阵或TF-IDF矩阵来表示文本，这种表示方法只能捕捉到文本的表面信息，但不能有效地依据文本的语义特征进行分类。

因此，如何更好地处理文本的语义信息成为了一个重要的研究方向。

二、研究目的及意义本论文旨在探索一种基于潜在语义索引的文本聚类算法，该算法可以有效地处理文本的语义信息，提高文本聚类的准确性和效率。

本研究具有如下重要意义：1.提高文本聚类的准确性和效率利用潜在语义索引进行文本聚类可以有效地挖掘文本的语义信息，相比于传统的文本聚类方法，可以更好地处理文本的复杂性，提高聚类的准确性和效率。

2.推动文本分析技术的发展本研究采用的基于潜在语义索引的文本聚类算法是文本分析技术的一个重要研究领域，通过该算法的研究可以推动文本分析技术的发展，为社会提供更好的信息服务。

三、研究内容本研究计划完成以下内容：1.综述文本聚类算法的研究现状和发展趋势，并探讨文本聚类算法的主要问题。

2.介绍基于潜在语义索引的文本聚类算法原理和基本思路，探讨该算法应用于文本聚类的可行性和优势。

3.分析潜在语义索引的构建方法，包括LSA、PLSA、LDA等，并对这些方法进行比较分析，选择合适的方法用于构建潜在语义索引。

4.设计并实现基于潜在语义索引的文本聚类算法，并进行实验评估，验证算法的有效性和性能。

四、研究方法本研究采用以下方法：1.文献综述法：综述文本聚类算法的研究现状和发展趋势，探讨文本聚类算法的主要问题。

2.理论分析法：分析基于潜在语义索引的文本聚类算法的原理和基本思路，并探讨该算法应用于文本聚类的可行性和优势。

3.实验研究法：利用大量的文本数据进行实验，设计并实现基于潜在语义索引的文本聚类算法，并进行实验评估，验证算法的有效性和性能。

基于混合概率潜在语义分析模型的Web聚类

ＪｕｎｌｏｏｕｅｐｌａｉｎｏｒａｆＣｍｐｔｒＡｐｉｔｓｃｏ
ＩＳ０１９８ＳＮ１０ — ０１
２１．１０ｌ０２１．
计算机应用，０２３（１：０８— ０２２１，２１）３１３２
文章编号：０１９８（０２１ — ０８— ５１０ — ０１２１）１３１０
ｂｏｉｇｄｔ，ｐｇｎｏｍａｉｎａｄｅｈｎｅｓｒｔｎａｔｎｄｔｙｕｉｇＰＳｔｃｎｌｇ．ＵｓｇｌｇｌｅｉｏｄｆｎｔｎｒｗｓａａａｅｉｆｒｔｎｎａｃｄｕｅａｓｃｉａａｂｓｎＬＡｈｏｏｙｎｏｒｏｅｉ－ｉｌｏｕｃｉ，ｎｏｋｈｏｔｒｅＰＳｄｌｗｅｅｍｅｇｄｔｅｈｓｒｃｕｔｒｇＨ－ＬＡｍｏｅｄｔｅｐｇｌｓｅｎＰＳｍｏｅ．ＳｍｉｒｔｈｅＬＡｍｏｅｓｒｒｅｏｇｔｅｕｅｌｓｉＰＳｄｌａｈａｅｃｕｔｒｇＨ－ＬＡｄ１ｉｌｉｔｅｎｎｉａｙｃｃｌｔｎＷａｅｎｔｅｃｎｉｏａｒｂｂｌｙａｎａｅｔｔｅｓａｄｕｅ，ｐｅａｌａｉｎｔｅｃｕｔｒｎｌａｕａｉａｂｄｏｈｏｄｔｎｐｏａｉｔｍｏｇｌｔｎｈｍｅｎｓｒａｓｗｅｌｓｓｔｉｈｌｓｉｇｏｓｓｉｌｉｇｅｅ
（．１西北师范大学计算机科学与工程学院，兰州７０７；２兰州银行科技部，３００．兰州７０３）３００

基于潜在语义分析的Web服务筛选技术

ｃｒｉｅｍｓｆｅｕｎｙｓａｉｔｅｈｄａｄｗｅｇｓｍｅｈｄｔｕｌａｅｅｎｔｎｌｉｐｃ．ａｄｂｉｓａｖｒｉｉｇｓｒｉｅｎｅｔｂｓｅｔｎｔｒ — ｒｑｅｃｔｔｓｉｍｔｏｎｉｈｔａｃｔｏＯｂｉｌｔｎｔｍａｉａａｙｓｓｓａｅｎｕｌｄｅｔｎｅｖｃｓｉｄｘｄａａａｅｄｓｃｔｓａｄｆｌａｅｈｂｓｒｉｅｃｏｄｎｔｅｖｃｓｒｑｅｔｎｉｒｔｓｔｅＷｅｅｖｃｓａｃｒｉｇＯｓｒｉｅｅｕｓ．Ｅｘｅｉｎａｅｕｔｐｏｅｔａｈｓａｇｒｔｍｓｈｇｅｒｃｓｏｎｅａｌａｄｔｐｒｍｅｔｌｒｓｌｓｒｖｈｔｔｉｌｏｉｈｈａｉｈｒｐｅｉｉｎａｄｒｃｌｎｉｒｅｅｖｃｓｍａｃｉｇｅｉｉｎｙｌｒｅｙｍｐｏｖｓｓｒｉｅｔｈｎｆｃｅｃａｇｌ．
筛选准确率和筛选完全率，能够较大程度地提高服务匹配效率。
关健词：潜在语义分析；Ｗｅｂ服务服务筛选；权重
ＷｅｅｖｃｓＦｉｒｔｃｎｌｇｅｂＳｒｉｅｌａｅＴｅｈｏｏｉｓｔＢａｅｎＬａｅｔｅａｔａｙｉｓｄ０ｔｎｍｎｉＡｎｌｓｓＳｃ
摘
要：ｂＷｅ服务匹配算法普遍缺少服务筛选机制，基于关键间对服务基本描述和服务质量描述进行匹配，会导致服务匹配效率低且准确

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ｓｓｉｎＤｇｔｘａｅｎｃｎｔｃｅｙａａｙｉｇａｇｅｔｄａｆｌｇＴｅ，ａｅｎｉｆｒａｉｎｔｅｒｔｅｌｃｌｗｉｈｎｅｓ０ — ａｅｍａｒｃｎｂｅ０ｓｒｔｄｂｎｌｚｎｒａｅｌｏｏ．ｈｎｂｓｄｏｎｏｉｕｍｔｈｏｙ，ｏａｅｇｔａｄｏｈ
Ｋｅｏｄ：Ｗｅｏ；ｒｐｏｅｓｇＷｅｓｒＰｏａｉｓｃＬｔｎＳｍａｔｎｙｉＰＳ；ｌｓｒｇｙｗｒｓｂｌｐｅｒｃｓｉ；ｂｕｅ；ｒｂｂｌｔａｅｔｅｎｉＡａｓ（ＬＡ）ｃｔｉｇｎｉｉｃｌｓｕｅｎ
摘
要：ｂ用户聚类知识可以为改进信息搜索效率和提供个性化服务提供帮助。通过对海量日志记录分析，构建会话一Ｗｅ页面矩
维普资讯 http://wFra １０２０．４２）６０８４（３
ＣｍｕｒｎｉｅｎｎｐｌａｏｓｏｐｔｇｅｒｇａｄＡｐｃｔｎ计算机工程与应用ｅＥｎｉｉｉ
基于概率潜在语义分析的Ｗｅｂ用户聚类
俞辉，景海峰
ＹＵＨｕ，ＩｉｆｎｉＪＮＧＨａ－ｅｇ
ｇｏａｉｈｒｏｓｅｅｎａｃｌｔｎｏｉｈｉｅｓｏ — ａｅｍａｒ．ｉｓｇｆｐｏａｉｓｉａｅｔｅｎｉｎｌｓｓｌｂ１ｗｅｇｔａｅｃｎｉｒｄｉｃｌｕａｉｆｗｅｇｔｎｓｓｉｎｐｇｔｉＷｔｕａｅｏｒｂｂｌｔｌｔｎｓｍａｔａａｙｉ，ｄｏｘｈｉｃｃｔｅｏｄｔｎｒｂｂｌｙｏａｅｔｖｒｂｅＺｔａｅＰｓｔａｓｏｍｅｈｏｄｔｎｌｐｏａｉｔｆｌｔｎａａｌｔｅｓｏｈｅｎｉｏａＤ０ａｉｔｆｌｔｎａｉｌｏｐｇｉｒｎｆｒｄｔｅｃｎｉｏａｒｂｂｌｙｏａｅｔｖｒｂｅＺｏｓｓｉｎｉｌｉａｉｉｉＳ．ｅｈｔｎｆｒｅｅＵｓａｅｓｄｉｉｌｒｙｃｌｕａｉｎＴｅ－ｄｉｓａｇｒｈｉｄｐｅｔｕｔｅｉｒｖｃｕｓｉｇｔｎｔｅｒｓｏｈａｍｄｒＳｈｒｕｅｎｓｍｉｉａｃｌｔ．ｈｋｍｅｏｄｌｏｔｍｓａｏｔｄｏｆｒｒｍｐｏｅｌｒｔａｔｏｉｈｎｒｓｌＥｐｒｎｅｕｔｖｌａｅｖｉｉｎｉｔｔｎｏｈｓａｇｒｈｅｕｔｘｅｍｅｔｒｓｌａｉｔａｄｔａｄｌａｉｆｔｉｏｔｍ．．ｉｓｄｌｙｍｉｏｌｉ
ＹＵｉＪＮＧｌ — ｅｇＷｅｓｒｃｕｔｒｎａｅｎＰｒｂｂｌｔｃａｅｔＳｍａｔｃＡｎｌｓｓＣｏｐｔｒＥｎｉｅｒｎｎＨｕ，ＩＨａｆｎ．ｂｕｅｌｓｅｉｇｂｓｄｏｏａｉｓｉＬｔｎｅｎｉｉａｙｉ．ｍｕｅｇｎｅｉｇａｄ
中国石油大学计算机与通信工程学院，山东东营２７６５０１
ＩｓｔｔｆＣｍｐｔｒ＆ＣｎｎｔｕｅｏｏｕｅｉｏｍｍｎｃｔｎＥｎｉｅｒｎ，ｈｎｉｅｓｔｆＰｔｌｍｎ，ｎｙｎ，ｈｎｏｇ２７６ＣｉａｉａｉｇｎｅｇＣｉａＵｎｖｒｉｏｅｒｅｏｉｙｏＤｏｇｉｇＳａｄｎ５０１，ｈｎ
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阵；据信息论理论，根在会话一页面矩阵中权值计算中考虑局部和全局权值贡献；利用概率潜在语义分析将隐式变量ｚ对页面Ｐ的条件概率转换为隐式变量ｚ对会话ｓ的条件概率，然后在聚类分析中以此作为相似度计算依据。聚类算法采用了基于距离的五一ｎｅｏｄ算法，ｌｄｉｓ以进一步改善聚类精度。实验结果验证了该算法的有效性和局限性。关键词：ｂ日志；Ｗｅ预处理；ｂ用户；Ｗｅ概率潜在语义分析；聚类ＤＯ：０３７／ｉｎ１０ — ３１０８２．９文章编号：０２８３（０８２ — １００文献标识码：中图分类号：Ｐ９Ｉ１．８．ｓ．２８３．０．０７ｊｓ０２３４１０ — ３１２０）３０６ — ３ＡＴ３１