基于概率主题模型的景点知识挖掘及其可视化

摘要 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对实验结果进行可视化展示