【摘 要】
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大数据时代的到来使得文本数据的数据量暴增,因此准确而高效地识别和分析文本数据的潜在结构变得越来越重要。要从海量的数据中挖掘模式和知识,需要借助于强大的计算工具,所
【机 构】
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贵州省公共大数据重点实验室,贵州大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（编号：61540050,61462011）, 贵州省重大应用基础研究项目（编号：黔科合JZ字[2014]2001）, 贵州省科技厅联合基金（编号：黔科合LH字[2014]7636号）, 贵州大学研究生创新基金项目（编号：研理工2016051）资助.
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大数据时代的到来使得文本数据的数据量暴增,因此准确而高效地识别和分析文本数据的潜在结构变得越来越重要。要从海量的数据中挖掘模式和知识,需要借助于强大的计算工具,所以机器学习科学家提出了概率主题模型。当前,以隐含狄利克雷分布（LDA）模型为代表的经典概率主题模型已经被广泛地应用到数据挖掘的各个方面。由于LDA模型对区分相似主题的能力非常差,影响了LDA的实际应用性能,为解决这一重要问题,论文基于LDA模型提出了一种名为NRLDA的新模型。考虑到相似主题的文本中存在大量的对区分不同主题没有贡献的噪音词语,在N
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