paper link: https://www.jmlr.org/papers/volume3/blei03a/blei03a.pdf
Tags Latent Dirichlet Allocation, paper review paper link: https://aclanthology.org/N10-1070.pdf Abstract the “problem” of high-frequency words can be dealt with more...
LDA4Rec model, which extends the traditional LDA by incorporating parameters for the popularity of items and conformity of users.
Tags Probabilistic latent Semantic Indexing, PLSI, multinomial distribution paper link https://arxiv.org/pdf/1212.3900.pdf notations size T: topic size, D: document size, N_d:...
뻔하지 않은 결과에는 합리적이고 디테일한 설명이 필요하다. novelty 가 부족하면 안된다. 기존 방식이 가진 이슈를 제기하고, 이를 해결할 수 있는 방안을 제시해야한다.
matrix factorization 은 다음과 같은 확률 모델로 바뀔 수 있다.
EM algorithm, Gamma distribution, Poisson distribution
단어와 문서 사이를 잇는, 우리 눈에 보이지 않는 잠재구조가 있다는 가정 하에, 단어와 문서 출현 확률을 모델링한 확률모형
LDA(Latent Dirichlet Allocation)는 문서를 여러 latent topic 의 mixture 로 보고, 각 topic 은 word distribution 을 가진다고 가정하는 topic model 이다.