概率潜在语义分析的算法

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PLSA概率潜在语义分析的算法汇报人：朱曼秦文静Jensen不等式EM算法概率潜在语义分析的算法实例本章小结01Jensen不等式Jensen不等式

02EM算法EM算法引入边缘概率分布EM算法的推导

凸函数凹函数，符号变化

=1条件概率分布到联合概率分布P(AB)=P(A|B)P(B)03概率潜在语义分析的算法概率潜在语义分析的算法（生成模型）

概率潜在语义分析的算法（共现模型）

E步M步PLSA的优缺点PLSA的优点：（1）定义了概率模型，而且每个变量以及相应的概率分布和条件概率分布都有明确的物理理解。（2）相比与LSA隐含了高斯分布假设，PLSA隐含的多项分布假设，更符合文本特性。（3）PLSA的优化目标是KL散度最小，而不依赖于最小均方误差等原则。

PLSA的缺点：（1）参数随着文档和单词个数递增，参数也会随着线性增加，容易发生过拟合问题。解决方法：降低模型参数个数（LDA）或者引入稀疏表达的方法，限制噪音的影响。（2）无法给训练集之外的文档分配文档-主题权重。（3）EM算法需要反复的迭代，计算量大

04实例实例05本章小结

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