至此，关于文本分析这个方向，我们已经介绍了 LDA（Latent Diriclet Allocation），这是一个出色的无监督学习的文本挖掘模型。还有“隐语义分析”（Latent Semantic Indexing），其核心是基于矩阵分解的代数方法...

周一我们分享的模型是“概率隐语义分析”（Probabilistic Latent Semantic Indexing），或者简称为PLSA，这类模型有效地弥补了隐语义分析的不足，在LDA兴起之前，成为了有力的文本分析工具。 不管是PLSA，还是LDA...

在上一篇的分享里，我们展开了文本分析这个方向，讨论了“隐语义分析”（Latent Semantic Indexing）这个模型。隐语义分析的核心是基于矩阵分解的代数方法。这种方法的好处自然是能够直接利用代数计算方法对文本进行分析，而短板则是无法很好地...

本周我们分享了文本挖掘中的一个重要工具LDA（Latent Diriclet Allocation），这是一个出色的无监督学习的文本挖掘模型。 今天，我们沿着文本分析这一方向继续展开。我们首先回到一个最基础的问题，那就是文本分析的基础模型都有哪些，这...

周一，我们分享了LDA（Latent Diriclet Allocation）的各种扩展模型，介绍了基于上游的和下游的两种把额外信息融入到LDA模型中的方法。同时，我们也讨论了在时间尺度上如何把LDA模型扩展到可以“感知”不同的时间段对于模型的影响。...

我们在之前的分享中曾经介绍过文本挖掘（Text Mining）中的重要工具LDA（Latent Diriclet Allocation）的基本原理。在文本挖掘中，有一项重要的工作就是分析和挖掘出文本中隐含的结构信息，而不依赖任何提前标注（Labele...

在文本挖掘中，有一项重要的工作就是分析和挖掘出文本中隐含的结构信息，而不依赖任何提前标注的信息。今天我要介绍的是一个叫做LDA（Latent Dirichlet Allocation）的模型，它在过去十年里开启了一个领域叫主题模型。 从LDA提出后，...

在上一期的内容中，我们聊了如何帮助广告商扩大受众群这个话题，也就是受众扩展技术。受众扩展的目的是让广告商投放的广告能够接触到更广泛的受众，甚至有可能提高广告效果。 在计算广告高级话题的最后一篇分享，同时也是整个广告模块的最后一篇分享里，我想来聊一聊广...

从上一期的分享开始，我们来讨论计算广告相关的一些高级话题。作为机器学习在计算广告的应用，这些话题往往偏冷，但在现实中又有很大的实用价值。我们首先聊了归因模型，介绍了几种经验方法和一些基于模型的归因方法，这种模型在计算广告业中举足轻重，不过也常常被人忽...

在互联网广告生态系统的环境中，我们已经分享了不少关于点击率优化和竞价排名以及如何优化出价的内容。接下来我们开始讨论一些计算广告相关的高级话题。之所以说这些是高级话题，是因为作为机器学习在计算广告的应用，这些话题往往都比较偏冷，但在现实中又特别有实用价...