"Письма в журнал технической физики"
Вышедшие номера
Оптимизация метода семплирования по Гиббсу для анализа гранулированной среды
Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", Центр фундаментальных исследований, TЗ-78 "Междисциплинарные исследования интернета"
Кольцов С.Н.1, Николенко С.И.1, Кольцова Е.Ю.1
1Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", Санкт-Петербург, Россия
Email: skoltsov@hse.ru
Поступила в редакцию: 26 февраля 2016 г.
Выставление онлайн: 20 июля 2016 г.

Предлагается новая вариация метода восстановления плотности распределений вероятностей для задач тематического моделирования. Рассматриваются недостатки алгоритма сэмплирования по Гиббсу и предлагается его модифицированный вариант - гранулированный метод сэмплирования. На основе статистического моделирования показано, что предлагаемый алгоритм является более стабильным по сравнению с двумя другими вариантами алгоритма сэмплирования.
  1. Caldwell A., Kollar D., Kroninger K. // Comp. Phys. Comm. 2009. V. 180. P. 2197--2209; arXiv:0808.2552
  2. Chernyavsky I., Alexandrov T., Maass P., Nikolenko S. // German Conference on Bioinformatics. 2012. September, P. 39--48
  3. Handbook of Markov Chain Monte Carlo (Eds. S. Brooks, A. Gelman, G. Jones, X.-L. Meng). Chapman \& Hall/CRC Press, 2011. P. 383--399
  4. Berg Bernd A., Billoire A. Markov Chain Monte Carlo Simulations. John Wiley \& Sons, Inc., 2008
  5. Geman S., Geman D. // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1984. V. 6. P. 721--741
  6. Bodrunova S., Koltsov S., Koltsova O., Nikolenko S., Shimorina A. // Proc. 12th Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI 2013). Part I. Berlin: Springer Verlag, 2013. P. 265--274
  7. Blei D., Ng A., Jordan M., Lafferty J. // JMLR. 2003. V. 3. P. 993--1022
  8. Griffiths T., Steyvers M. // Proc. National Academy of Sciences. 2004. V. 101 (Suppl. 1). P. 5228--5335
  9. Nelson Craig et al. // IEEE Conference on Technologies for. IEEE, 2012
  10. Vorontsov K. // Doklady Akademii Nauk. 2014. V. 456. N 3. P. 268--271
  11. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1986
  12. Koltsov S., Koltsova О., Nikolenko S. // Proceedings of WebSci'14 ACM Web Science Conference. Bloomington, IN, USA. June 23--26, 2014. NY: ACM, 2014. P. 161--165

Подсчитывается количество просмотров абстрактов ("html" на диаграммах) и полных версий статей ("pdf"). Просмотры с одинаковых IP-адресов засчитываются, если происходят с интервалом не менее 2-х часов.

Дата начала обработки статистических данных - 27 января 2016 г.