社会网络与主题模型相结合的SPOC论坛讨论研究
【学位单位】:华中师范大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:TP391.1;TP393.09
【部分图文】:
?p(z:C^,z,C^)??图3.1?pLSA概率模型示意图??观察图3.1,?D、Z、W为pLSA模型的主体部分,其中D表示规模为M的文??档集合,艮P:?DMdudz,...,^:},di表示其中的第i篇文档;Z代表规模为K的主题??集合,W代表规模为N的单词集合,艮卩:W={wi,W2,?...,wn},Wj表示其中的第j个??词;图中概率P(d〇为选中文档di的概率,P(zk|d〇为文档di中出现主题zk的概率,??P(Wj|Zk)代表Zk中包含单词Wj的概率,模型定义文档在主题及主题在单词上均服从??多项分布。上图中阴影圆环代表可观测状态,空白圆环代表隐含状态,故而:主题??变量为隐含状态,其他两个变量为可观测状态。??模型建模过程表述如下:首先依概率P(d〇选择文档di,然后依概率P(zk|d〇选择??该文档对应的一个主题
模型的基础上,为参数引入先验则产生了?LDA主题模型。LDA模型利用多项分布??与狄利克雷分布的共轭关系,选取狄利克雷分布作为文档-主题和主题-词多项分布??的先验分布,模型示意图如图3.2所示。??M?r-???N?Jr??CE) ̄————??图3.2?LDA概率模型示意图??图3.2中,M表示共有M篇文档,0m为第m篇文档对应的文档-主题多项分??布;N与K分别表示文档中单词总数和涉及的主题总数,Wm,n指第m篇文挡中的??第n个单词,2_指该单词所对应的主题,cpk为第k个主题所对应的主题-词多项分??布;a与P分别为em和cpk的狄利克雷先验分布,实验过程中作为超参数,一般事??先给定。??LDA模型认为一篇长度为Nm的文档m的生成过程为:??1、
课程大纲、教学日历、学习统计、在线测验、课堂信息管理等。学生通过学号登录??平台后,平台将默认显示本学期所选所有课程,进入每门课程中,可根据课程章节??进行在线课件、视频及其他扩展学习资源的学习,图4.1为学生登录云课堂所显示??的主界面,图4.2为学生进入某一门课程后显示的界面。??mmm??I??1?I?1?1?1?u??图4.1学生登录主界面展示图??15??
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本文编号:2851999
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