动态主题模型

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

DMC动态选择模型是由Michael Wilson维护的Matlab代码仓库分支。请参阅下面的注释以获取作者信息、用法和项目历史记录。此分支包括来自Andrew Heathcote编写的R函数和相关教程，还涵盖了Brandon Turner、Scott Brown编写的DE-MCMC代码以及Dora贡献的停止信号材料。DMC的主要目的是支持研究人员使用贝叶斯方法拟合传统的动态选择模型，简化复杂的计算过程并提供实用的功能。

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。