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作者主題模型被廣泛應(yīng)用于科技文獻(xiàn)中作者的興趣發(fā)現(xiàn)。針對(duì)作者主題模型不能利用文獻(xiàn)的類別標(biāo)簽屬性與主題之間的相關(guān)性進(jìn)行主題發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，在對(duì)作者主題模型分析的基礎(chǔ)上，將科技文獻(xiàn)之間固有的類別標(biāo)簽信息引入到作者主題模型中，提出了作者標(biāo)簽主題（ LAT）模型。LAT模型通過(guò)實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)的標(biāo)簽信息與主題之間的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)文本的多標(biāo)簽判定，提升文檔的聚類效果。與傳統(tǒng)的潛在狄利克雷分配（ LDA）和作者主題（AT）模型的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，LAT模型能夠顯著提高模型的泛化能力，提升模型的運(yùn)行性能。
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