加载中...
原文地址：http://blog.csdn.net/qy20115549/article/details/54407099
由于初学LDA，内容可能有不到之处，欢迎交流。
由于敲公式太麻烦了，还是直接上图吧。
#参考论文 本博客参考的论文是：
Rosen-Zvi M, Griffiths T, Steyvers M, et al. The author-topic model for authors and documents[C]//Proceedings of the 20th conference on Uncertainty in artificial intelligence. AUAI Press, 2004: 487-494.
欢迎关注 DataLearner 官方微信，获得最新 AI 技术推送
#Modeling documents with topics
#Modeling authors with words
#The author-topic model
#Gibbs sampling algorithms【详细】
LDA的一些求解方法包括：
A variety of algorithms have been used to estimate the parameters of topic models, from basice expectation maximization (EM; Hofmann, 1999), to approximate inference methods like variational EM (Blei et al.,2003), expectation propagation (Minka & Lafferty,2002), and Gibbs sampling (Griffiths & Steyvers,2004).
##经典LDA模型目标分布及参数
由于前面已经写过一篇想写的LDA推理的文章了，这里就不过多推理了。直接上图。
##Author Model目标分布及参数
如下图所示，为其模型：
##Author-topic model目标分布及参数 如下图所示，为模型的概率图表示：
