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一种解决“中心主题湮没问题”的基于图模型的Labeled-LDA文本分类算法被引量：4: 2014年; 隐含狄利克雷分配(LDA,Latent Dirichlet Allocation)是一种用于挖掘文档集中潜在主题信息的无监督主题模型。而LDA模型的变形Labeled-LDA则可以作为有监督的多标签分类器,它建立了主题与标签的一一映射,从而学习出词与标签之间的关系。近年来,图模型在文本挖掘方面的应用取得了良好的效果,通过对文档建立图模型,为进一步分析文档的语义提供了新的途径。提出了一种利用Labeled-LDA和文档图模型进行文本分类的新算法,与传统的LDA模型方法相比,该方法的性能有较大的提高。; 李伟马永征沈一; 关键词：文本分类图模型

一种基于云计算的大规模图数据处理及分析技术: 本发明属于计算机应用技术领域，是一种基于云计算的大规模图数据处理及分析技术。包括：服务申请系统、数据提交系统、图数据库管理系统、图数据离线计算平台、图数据可视化系统以及图数据计算结果展示系统。本发明适用于通过云计算服务平...; 马永征李伟谢玮南凯; 文献传递

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李伟