基于低秩约束的稀疏主题模型

摘要：

传统潜在语义分析模型所得到的主题空间映射矩阵往往比较稠密,不仅存储代价比较高,而且各个主题含义不明确.针对该问题,提出一种新的稀疏主题模型,该模型通过对映射矩阵施加稀疏性约束,使得每个主题只与少数词项关联,来增加主题的可解释性;同时,通过对编码系数矩阵施加低秩约束,使得数据在主题空间中呈现出更好的聚类特性.实验结果表明,基于该模型得到的主题空间更有利于分类,映射矩阵的存储代价更低.

关键词：主题模型、稀疏表示、低秩表示

所属期刊栏目：41

分类号：TP391.4A(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：91-94