基于LDA模型的WEB文本分类

提出了基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型的Web文本分类方法,利用MCMC方法中的Gibbs抽样获得模型参数从而获取词汇的概率分布,使隐藏于WEB文本内的不同主题与WEB文本字词建立关系。将LDA算法应用于WEB文本分类识别领域,在实验中与k均值聚类和贝叶斯网络方法进行了对比,其结果表明LDA与其他同类算法相比具有一定的优势。