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【24h】

Topic Tracking and Visualization Method using Independent Topic Analysis

机译：主题跟踪和可视化方法使用独立主题分析

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In this paper propose a topic tracking and visualization method using Independent Topic Analysis. Independent Topic Analysis is a method for extracting mutually independent topics from the documents data by using the Independent Component Analysis. In recent years, as the amount of information increases, there is often a desire to analyse topic transitions in time-series documents and track topics. For example, it is possible to analyse the causes of trend and hoaxes by SNS and predict future changes. However, there is no topic tracking method in Independent Topic Analysis. There is also no way to visualize topic tracking. So, topics in each periodwas extracted, and topic transition was analysed based on the similarity of topics. And, a method for tracking these four topics was proposed. In addition, this paper developed an interface that visualizes time-series changes of the tracked topics and obtained effective results through user experiments.
机译：本文提出了一种使用独立主题分析的主题跟踪和可视化方法。独立主题分析是一种通过使用独立的组件分析来从文档数据中提取互独立主题的方法。近年来，随着信息量的增加，通常希望分析时间序列文档和轨道主题中的主题过渡。例如，可以通过SNS分析趋势和恶性的原因并预测未来的变化。但是，在独立主题分析中没有主题跟踪方法。还没有办法可视化主题跟踪。因此，提取了每个季节性的主题，基于主题的相似性分析了主题转换。并且，提出了一种跟踪这四个主题的方法。此外，本文开发了一种可视化跟踪主题的时间序列变化的界面，并通过用户实验获得有效的结果。

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