主题模型

客户基本信息模块 模块功能: 用于分析客户数量和客户属性。 事实表: 客户信息事实表 度量: 客户数量 数据粒度: 每个客户每月计算一次收益，事实表每条记录代表一个客户的属性。事实表存放一年以内的数据，超过十年的数据按月滚动，最初的数据汇总后从事实表卸出。 相关维度: 客户详细资料维度 客户性别维度 客户年龄层次维度 客户在网时间维度 客户消费层次维度 客户信用度层次维度 是否大客户维度 交费类型维度 地理维度 客户流失概率层次维度 客户挽留价值层次维度 成为大客户概率层次维度

目标主题建模的模型，还挺对症下药的那种。不是一股脑儿地把所有主题都扒拉出来，而是瞄准你关心的点，精准挖掘。对搞数据、研究方向明确的朋友友好。你要是只想看某类话题的细节，比如某个产品、某类行为模式，它就能帮你避开无关噪音，专注核心内容。 Targeted Topic Modeling的优势在于——它不像传统模型那样“全量扫描”，而是专注某个话题方向。比如，你在用户评论时，只想抓“支付体验”这个点，这个模型就能绕开其他无关内容，精准抓出相关主题。 实验数据也挺给力的，新模型在效果上确实甩了传统全模型一截。嗯，响应快、细节多、不啰嗦。对于搞数据挖掘、内容的前端开发、产品经理、研究员都蛮有用。 如果你

微博文本的高维稀疏，老实说，用传统方法真挺头疼的。LDA 模型这种主题模型就派上用场了，不过嘛，原始 LDA 没考虑用户个人特征，用在微博上多少有点水土不服。于是有了ATM 模型，加了作者维度，想法挺好，但微博这种地方，转发、互动多，单一作者假设就有点扯了。你说一个热门话题，哪能只有一个人说事？ULLDA的出现算是补上了这块短板，它支持多个作者“贡献”同一条微博内容，还考虑了微博的传播结构，比如用户关系、话题热度啥的。挺聪明，挺实用。模型跑在NLPIR 数据集上，结果也给力，比 ATM 强不少。要是你正好做微博相关的挖掘任务，比如用户画像、话题追踪、推荐系统，这个 ULLDA 模型值得一试。哦

随着在线分析处理（OLAP）和数据挖掘技术的兴起，传统水文信息组织方式在适应其数据源需求方面显得力不从心。为此，有必要对现有水文信息组织方式进行分析，并针对 OLAP 和数据挖掘对数据源的特定需求，构建一种全新的面向主题的水文信息组织模型。

LDA的时间主题模型，Python实现代码，包括输入数据和停用词，运行无误。

利用小红书评论数据，结合TF-IDF技术，展开LDA主题模型分析。

本项目通过Gibbs采样推理实现LDA（潜在狄利克雷分配）。 优势： 契合度 加速Gibbs采样过程 参考： @article {heinrich2005parameter，title = {用于文本分析的参数估计}，作者= {Heinrich，G.}，journal = {Web：，year = {2005}}} 注意： Gibbs采样速度较慢，难以检查收敛性。 结果不佳，可能是语料库规模较小所致。 不同运行的结果可能有很大差异。 主题建模工具： David Blei的收藏 UMass的Mallet 斯坦福主题建模工具箱 Mark Steyvers和Tom Griffiths编写

协议主题（Agreement）数据仓库模型是金融机构用来管理客户契约关系的数据模型。该模型涵盖了账户、合同、存款账户、贷款账户、凭证、投资成交单、卡访问介质、申请单等协议范畴。该模型用于存储和处理协议数据，以支持产品、事件、渠道、当事人、资产、财务、区域、营销、内部机构等方面的业务分析和决策制定。

随着互联网的快速发展，文本自动分类在数据挖掘中显得尤为重要。基于标签主题模型的研究，更好地帮助人们挖掘和利用有用信息。

基于网络信息搜集的主题强度分析模型 为了研究特定主题在互联网上的表现强度，本章提出一种基于网络信息搜集和分析的实验模型。该模型模拟传播学中的“议程设置”理论，通过系统地搜集和分析网络信息，从不同角度和层次揭示互联网对该主题的报道强度。 模型步骤 该模型包含以下步骤： 样本空间选取: 由于无法考察互联网上的所有信息，需要选取一个代表性的网页子集作为样本空间。 主题特征提取: 确定目标主题的关键词、相关概念以及其他特征，用于识别与主题相关的网页。 目标参量设置: 定义用于衡量主题强度的指标，例如网页数量、关键词频率、链接关系等。 网页搜集: 利用搜索引擎或网络爬虫，根据主题特征搜集相关网页。 数