【摘 要】
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针对旅游文本噪声多、景点多且展示不直观的问题,提出一种基于概率主题模型的景点-主题模型。模型假设同一篇文档涉及多个具有相关关系的景点,引入“全局景点”过滤噪声语义,
【基金项目】
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高校博士学科点专项科研基金资助项目(20120002110034)~~
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针对旅游文本噪声多、景点多且展示不直观的问题,提出一种基于概率主题模型的景点-主题模型。模型假设同一篇文档涉及多个具有相关关系的景点,引入“全局景点”过滤噪声语义,并利用Gibbs采样算法估计最大似然函数的参数,获取目的地景点的主题分布。实验通过对景点主题特征进行聚类,评估聚类效果从而间接评价模型训练效果,并定性分析“全局景点”对模型的作用。实验结果表明,该模型对旅游文本的建模效果优于基准算法TF-IDF与隐含狄利克雷分布（LDA）,且“全局景点”的引入对建模效果有明显的改善作用。最后通过景点关联图的方式
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