安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2012Z395)
- 作品数：2 被引量：6H指数：1
- 相关作者：张亚康谈成访汪材印刘云东崔琳更多>>
- 相关机构：宿州学院兰州理工大学更多>>
- 发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目安徽省高等学校优秀青年人才基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于LDA模型的中文微博热点话题发现被引量：6
- 2014年
- 针对微博文本数量增加速度快、信息量繁杂等问题,将LDA模型应用到热点话题的挖掘中,构建出微博热点话题的识别过程。首先应用LDA模型对微博语料库进行主题建模,采用困惑度方法确定最佳主题个数,通过Gibbs抽样算法实现参数推理,获得语料库的主题-词汇概率分布和文本-主题概率分布,在此基础上计算并识别出微博中的热点话题、热点词汇和热点话题微博。实验结果显示该模型与人工挑选的结果基本一致,表明该模型具有较好的热点识别效果。
- 谈成访汪材印张亚康
- 关键词：LDA
- 一种广义局部判别型典型相关分析算法
- 2012年
- 在局部鉴别典型相关分析(LDCCA)的基础上,提出一种广义局部判别型典型相关分析算法(GLDCCA)。该算法在准则函数的内协方差矩阵中引入样本类别信息,使其提取的特征更有利于模式分类,采用核主成份分析解决小样本问题,克服传统PCA所受到的线性约束。在人工数据集以及ORL和Yale 2个人脸库上进行实验,结果表明,与CCA算法和LDCCA算法相比,GLDCCA算法具有更高的识别性能。
- 刘云东崔琳郝汝岗
- 关键词：人脸识别特征维数
