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隨著文本數據來源渠道越來越豐富，面向多源文本數據進行主題挖掘已成為文本挖掘領域的研究重點。由于傳統主題模型主要面向單源文本數據建模，直接應用于多源文本數據有較多的限制。針對該問題提出了基于狄利克雷多項分配（ DMA）模型的多源文本主題挖掘模型——多源狄利克雷多項分配模型（MSDMA）。通過考慮主題在不同數據源的詞分布的差異性，結合DMA模型的非參聚類性質，模型主要解決了如下三個問題：1）能夠學習出同一個主題在不同數據源中特有的詞分布形式；2）通過數據源之間共享主題空間和詞項空間，使得數據源間可進行主題知識互補，提升對高噪聲、低信息量的數據源的主題發現效果；3）能自主學習出每個數據源內的主題數量，不需要事先給定主題個數。最后通過在模擬數據集和真實數據集的實驗結果表明，所提模型比傳統主題模型能更有效地對多源數據進行主題信息挖掘。
在互聯網發展早期，網絡上可獲取文本數據的渠道（數據源）較少，文本挖掘任務主要面向單源文本數據。隨著互聯網的快速發展，特別是移動互聯網的普及率越來越高，幾乎每個人都能上網獲取資訊和發表觀點，因此出現了各種各樣的文本數據生產渠道，如各種社交媒體、新聞門戶、博客及論壇等。這些渠道時刻都在產生海量的文本數據，同時對這些文本數據源進行主題信息提取通常具有比較重要的應用價值，如在網絡新聞采編和網絡輿情分析應用中，需要知道在每個渠道的主題分布，以及某個關注的主題在每個渠道的表現方式等。
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