Probabilistic Latent semantic alnalysis (pLSA) using (tempered) EM

资 源 简 介

Probabilistic Latent semantic alnalysis (pLSA) using (tempered) EM

详 情 说 明

Probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA) 是一种用于主题建模的概率模型，旨在从文档集合中发现隐含的主题结构。该模型通过引入潜在变量来表示主题，并利用期望最大化（EM）算法进行参数估计，从而揭示文档与词之间的潜在关联。

### 核心思想 pLSA 基于以下假设：每个文档由多个主题混合而成，而每个主题又由一组词的概率分布表示。模型的参数包括文档-主题分布和主题-词分布。通过最大化文档的似然函数，pLSA 能够从数据中学习这些分布。

### EM 算法的应用 EM 算法在 pLSA 中用于估计模型参数，分为两个交替步骤： E步（期望步骤）：计算给定当前参数的潜在变量（主题）的后验概率。 M步（最大化步骤）：基于 E 步的结果，更新模型参数以最大化似然函数。

标准的 EM 算法可能会陷入局部最优解，因此可以采用退火（tempered）EM 技术。该技术通过引入温度参数来控制优化过程的“锐度”，从而避免过早收敛到次优解。

### 应用与扩展 pLSA 广泛应用于文本挖掘、信息检索和推荐系统。其局限性在于无法处理未见过的文档（缺乏生成性），这促使了后续模型如 LDA（Latent Dirichlet Allocation）的发展。尽管如此，pLSA 仍然是理解主题建模概率框架的重要基础。