概率潜在语义分析Probabilistic Latent semantic alnalysis

资 源 简 介

概率潜在语义分析Probabilistic Latent semantic alnalysis

详 情 说 明

概率潜在语义分析（PLSA）是一种基于概率的主题建模方法，主要用于从文本数据中发现潜在的主题结构。与传统的向量空间模型不同，PLSA通过引入潜在变量来捕捉词与文档之间的概率关系，从而更有效地揭示语义关联。

### 核心思想

PLSA假设文档是由一组潜在主题混合生成的，每个主题又由一组词的概率分布表示。该模型通过以下两个主要概率分布来描述文档生成过程：

文档-主题分布：表示每个文档中各个主题的权重。 主题-词分布：表示每个主题中各个词的概率分布。

PLSA通过最大化文档与词共现的似然函数，利用EM（期望最大化）算法进行参数估计，最终得到文档和词在主题空间上的分布。

### 应用场景

文本分类与聚类：利用PLSA提取的主题特征可以提升文本分类的准确性。 信息检索：通过潜在主题优化查询与文档的匹配。 推荐系统：分析用户行为数据，挖掘潜在偏好主题。 数据降维：将高维词向量映射到低维主题空间。

PLSA作为LDA（潜在狄利克雷分布）的前身，虽然未考虑主题的先验分布，但在小规模数据上仍具有较高的解释性和计算效率。