我们描述潜在的狄利克雷分配（LDA），它是一种用于离散数据集合（如文本语料库）的生成概率模型。 LDA是一个三层次的贝叶斯模型，其中一个集合中的每个项目都被建模为一组潜在的话题（主体）类型的有限混合。反过来，每个主题都被建模为一组潜在主题概率的无限混合。 在文本建模的背景下，主题概率提供了文档的明确表示。我们提出了基于变分方法和经验贝叶斯参数估计的EM算法的高效近似推理技术。 我们会报告LDA在文档建模，文本分类和协作过滤上的实验结果，并与一元混合模型（ unigrams model）和概率LSI模型相比较。
在本文中，我们考虑建模文本语料库和其他离散数据集合的问题。我们的目标是找到对一个集合的成员的简短描述，它不仅可以高效处理大型集合，同时保留对分类，异常检测，摘要（概括）以及相似性和相关性判断等基本任务有用的必要统计关系。
信息检索（IR）领域的研究人员已经在这个问题上取得了重大进展（Baeza-Yates和Ribeiro-Neto，1999）。IR研究人员为文本语料库提出的基本方法 （一种在现代互联网搜索引擎中成功部署的方法）将语料库中的每个文档变为实数表示的向量，每个实数都表示（词汇的）计数比率。流行的tf-idf方案（Salton和McGill，1983），对于文集中的每个文档选择了“词”或“术语”作为基本单位，并且计数由每个词的出现次数。在适当的归一化之后，将该术语频率计数与逆向文档频率计数进行比较，该逆向文档频率计数度量整个语料库中的词的出现次数（通常以对数刻度，并且再次适当标准化）。 最终结果是文档术语矩阵X，其列包含文档集中每个文档的tf-idf值。 因此，tf-idf方案将任意长度的文档缩减为固定长度的数字列表。
尽管tf-idf规约具有一些吸引人的特征 - 特别是（在对集合中的文档进行区分的）单词集合的基本识别中，但是在（对文档的）描述长度上，该方法并没有减少多少，并且揭示出很少的文档内或文档间的统计结构。为了解决这些缺点，IR研究人员提出了其他几种降维技术，其中最著名的是潜在语义索引（LSI）（Deerwester等，1990）。LSI使用X矩阵的奇异值分解来标识tf-idf特征空间中的线性子空间，该子空间捕获集合中的大部分变异数（variance）。这种方法可以在大型集合中实现显着压缩。此外，Deerwester等人 认为LSI的衍生特征（即原始tf-idf特征的线性组合），可以捕捉基本语言学概念的某些方面，比如同义词和多义词等。
为了证实关于LSI的主张，并研究其相对的优缺点，开发文本语料库的生成概率模型和研究LSI从数据中恢复生成模型方面的能力是有用的（Papadimitriou et al。，1998）。然而，目前尚不清楚，考虑文本的生成模型的时候，为什么应该采用LSI方法 - （其实）可以尝试更直接地进行，（比如）使用最大似然法或贝叶斯方法将模型与数据相匹配（即得到数据的模型）。
Hofmann（1999）在这方面迈出了重要的一步，他将LSI的概率LSI（pLSI）模型（也称为特征模型aspect model）作为LSI的替代品。我们在第节中详细描述的pLSI方法将文档中的每个单词作为混合模型中的样本进行建模，其中混合组件是多项随机变量，可以将其视为“主题topics”的表示。因此，每个单词都是从单个主题生成的，而文档中的不同单词可以从不同的主题生成。每个文档都被表示为这些混合组件的混合比例列表，从而将其简化为一组固定主题的概率分布。 这种分布是与文档相关的“简化描述”。
虽然霍夫曼的工作是向文本概率建模迈出的有用的一步，但它并不完整，因为它没有提供文档层面的概率模型。在pLSI中，每个文档都被表示为一个数字列表（数字的值是主题的混合比例），并且这些数字没有生成概率模型。这导致了几个问题：（1）模型中参数的数量与语料库的大小成线性增长，这导致过度拟合的严重问题;（2）不清楚如何将概率分配给训练集之外的文档。
要了解如何超越pLSI，让我们考虑包括LSI和pLSI在内的一类降维方法的基本概率假设。所有这些方法都基于“词袋”的假设 - 文档中的单词顺序可以忽略不计。此外，尽管不经常正式说明，但这些方法也假定文档是可相互交换的; 文集中文档的具体排序也可以忽略不计。
受益于Finetti（1990），一个经典表示理论认为：任何可交换随机变量的集合都具有混合分布（通常是无限混合）的表示。因此，如果我们想考虑文件和单词的可交换表示，我们需要考虑能捕获单词和文档的可交换性的混合模型。这一思路促使我们在当前论文中提出潜在狄利克雷分配（LDA）模型。
需要强调的是，可交换性的假设并不等同于随机变量独立同分布的假设。相反，可交换性本质上可以被解释为“条件独立且分布相同”，其中的条件是与概率分布的潜在隐参数有关的。在一定条件下，随机变量的联合分布是简单的，但如果围绕隐参数考虑，联合分布可能相当复杂。因此，虽然可交换性的假设是文本建模领域的一个主要的简化假设，并且其主要理由是它是一种会导致计算效率较高的方法，但可交换性假设对简单频率的计数或线性操作并不是一个必要的条件。在当前的论文中，我们的目标是，通过认真考虑de Finetti定理，可以通过混合分布获取重要的文档内统计结构。
同样值得注意的是，可交换性的基本概念有大量的总结概括，包括各种形式的部分可交换性，并且上面提到的表示法也可用于部分可交换的情况（Diaconis，1988）。因此，虽然我们在当前论文中讨论的工作集中在简单的“词袋”模型上（这表现为单个单词（unigrams）的混合分布），但我们的方法也适用于涉及较大结构混合的更丰富的模型，如n-grams或段落。
本文的结构如下： 在第2节中，我们介绍基本的表示法和术语。 LDA模型在第3节中介绍，并与第4节中的相关潜变量模型进行比较。我们在第5节讨论LDA的推理和参数估计。第6节提供了LDA拟合数据的一个说明性例子。文本建模，文本分类和协作过滤的实验结果在第7节中给出。最后，第8节给出我们的结论。
我们在整篇论文中使用 文本集合 的说法，指的是诸如“单词”，“文档”和“语料库”等实体。这很有用，因为它有助于指导靠直觉来感知的知识的处理（intuition），特别是当我们引入旨在捕捉抽象概念（如主题）的潜在变量时（潜在变量和隐变量说的是一回事）。然而，需要指出的是，LDA模型不一定与文本相关，并且可应用于涉及数据集合的其他问题，包括来自诸如协同过滤，基于内容的图像检索和生物信息学等领域的数据。 事实上，在节中，我们将呈现在协同过滤领域的实验结果。
在形式上，我们定义下列术语： • 单词是离散数据的基本单位，假设有一个V个词组成的词汇表（词典），索引通过{1......V}表示，里面每一项代表一个单词。我们使用单位向量表示单词，它里面一项等于1其他项等于零。我们使用上标来表示第几个成分，因此第v个词在V维向量w中表示为：w v = 1 and w u = 0 for u ≠ v • 文档中的词来自一个包含N个词的词典，一个文档可以表示成N个词组成的序列，可以表示为 w = (w 1 ,w 2 ......w N )，下标表示第几个词。（注意，每个词用一个V维的向量表示，每篇文档有最多有N个不同的词，不要搞混了） • 一个语料库是含有M个文档的集合，用 D = ( w 1 , w 2 ...... w M )----注意有加粗
我们希望找到一个语料库的概率模型，它不仅为语料库成员分配高概率，而且为其他“类似”文档分配高概率。（意思就是说，语料库中某一文档的某个topic概率比较高，那么测试相似文档。也能得到相同的概率分布）
隐在狄利克雷分配（LDA）是语料库的生成概率模型。 其基本思想是文档被表示为潜在主题的随机混合，每个主题都是有不同的文字（词）分布特征的。
LDA为语料库 D 中的每个文档 w 假定以下生成过程：
在这个基本模型中做了几个简化的假设，其中一些我们在后面的章节中会删除。首先，Dirichlet分布的维度k（以及主题变量z的维度）被假定为已知并且是固定的。其次，单词概率通过k×V矩阵 β 进行参数化，其中 β ij = p（w j = 1 | z i = 1）（猜测：它表示在某个主题中索引为i的词出现的条件下，文档中第j个词出现的概率），现在我们将其视为待估计的固定量。最后，泊松假设对随后的任何事情都不是关键的，并且可以根据需要使用更真实的文档长度分布。此外，请注意，N与所有其他数据生成变量（θ和z）无关。 因此它是一个辅助变量，我们通常会忽略它在随后发展中的随机性。
一个k维Dirichlet随机变量θ可以从(k − 1)-simplex（单形或单纯形）中取值，并且在这个单纯形中有以下概率密度：
α 参数是一个k维向量，并且 α 的每一项都满足α i > 0，另外Γ(x)是 伽马函数 。狄利克雷分布在单形（属于指数族）上是一种实用的分布，具有有限维数的充分统计量，并且与多项分布共轭。
在第5节中，这些属性将有助于开发LDA的推理和参数估计算法。
给定参数α和β，主题混合分布θ、主题 z 和文档 w 的联合分布为：
上式表示给定参数α和β的条件下，文档的概率分布。
最后，利用单个文档边际概率的乘积，得到一个语料库的概率分布：
区分LDA和简单的Dirichlet多项式聚类模型很重要。 经典的聚类模型会涉及到一个两层模型：其中，一个Dirichlet为一个语料库抽样一次，一个多项式聚类变量为语料库中的每个文档选择一次，并且以聚类变量为条件，为文档选择一组词语 。与许多聚类模型一样，这种模型将文档限制为与单个主题相关联。另一方面，LDA涉及三个层次，特别是主题节点在文档中被重复采样。在这种模式下，文档可以与多个主题相关联。
图1所示类似结构通常在贝叶斯统计建模中研究，它们被称为分层模型（Gelman等，1995），或者更准确地说，是条件独立的分层模型（Kass和Steffey，1989）。这种模型通常也被称为参数经验贝叶斯模型（parametric empirical Bayes models），这个术语不仅指特定的模型结构，而且还指用于估计模型参数的方法（Morris，1983）。事实上，正如我们在第5节中讨论的那样，我们采用经验贝叶斯方法来估计一个LDA简单实现中的参数（比如，α和β等），但我们也考虑了更充分的贝叶斯方法。
如果联合分布对于置换是不变的，那么一个有限的随机变量集{z 1 ......z N }被认为是可交换的。 如果π（此π非彼π）表示某种整数从1到N的置换规则，则：
p(z 1 ......z N ) = p(z π(1) ......z π(N) )
如果每个有限的子序列是可交换的，则无限序列的随机变量是无限可交换的。
De Finetti的表示定理指出，随机变量的无限可交换序列的联合分布就好像从一些分布中抽取的一个随机参数，以该参数为条件，所讨论的随机变量是独立同分布的。
在LDA中，我们假设单词是由主题（通过固定的条件分布）生成的，而且这些主题在文档中是无限可交换的。根据菲内蒂定理，一组词汇和话题的概率必须具有以下这种形式：
θ是关于主题的多项式的随机参数。通过边缘化主题变量并赋予θ狄利克雷分布，在公式（3）中，我们获得了文档的LDA分布。
图1所示的LDA模型比传统分层贝叶斯文献中经常研究的两层模型要复杂得多。然而，通过边缘化隐藏的主题变量z，我们可以将LDA理解为两层模型。
特别是，让我们来构造单词分布p(w|θ,β)：
请注意，这是一个随机量，因为它取决于θ。
我们现在为文档 w 定义下面的生成过程：（对每篇文档）
该过程将文档的边际分布定义为连续混合分布：（注意下式表示的是语料库，而非一篇文档 的分布）
图2说明了LDA的这种解释。 它描绘了LDA模型的一个特定实例引发的p(w| θ,β)的分布。请注意，在（V-1） - simplex中的这种分布仅通过k + kV个参数实现，但展现出非常有趣的多模式结构。
在本节中，我们将LDA与文本的简单潜（隐）变量模型（一元模型，一元模型的混合模型和pLSI模型）进行比较。 此外，我们提出了这些模型的统一几何解释，突出了它们的主要区别和相似之处。
在一元模型下，每个文档的单词都是独立的按照某个多项分布而绘制的，生成文档的概率为：
如果我们用一个离散的随机主题变量z（图3b）来扩充一元模型，我们就可以得到一个混合一元模型（Nigam et al.，2000）。在这个混合模型下，首先选择一个主题z，然后从条件多项式p（w | z）独立的生成N个单词，从而生成每个文档（该文档中的所有词都来自一个主题）。一篇文档的概率分布：
在每个文档仅显示一个主题的假设背景下，当从语料库做概率估计时，可以将词语分布视为主题的表示。正如第7节的实证结果所示，这种假设通常限制性太强，以至于无法有效地建模量大的文献。
相反，LDA模型允许文档在不同程度上展示多个主题。这是以（增加）一个额外参数为代价实现的：在混合一元模型中有与p(z)相关的参数有k-1个，而在LDA中与p（θ | α）有关的参数有k个。
概率潜在语义索引（pLSI）是另一个广泛使用的文档模型（Hofmann，1999）。 如图3c所示，给定了未知的主题z，pLSI模型假设文档标签d和单词w n 是条件独立的：
使用pLSI的另一个困难（也是来自于通过训练文档进行索引的分布的使用）是必须估计的参数数量与训练文档的数量呈线性增长。k-主题pLSI模型的参数是在k个未知主题上，V和M混合大小的k个多项式分布。这给出了kV + kM个参数，因此在M中线性增长。参数的线性增长表明该模型容易出现过度拟合，并且根据经验确定，过拟合确实是一个严重的问题（参见第节）。在实践中，使用回火试探来平滑模型的参数以获得可接受的预测性能。 然而，已经表明，即使在使用回火时也可能发生过度拟合（Popescul et al.，2001）。
LDA通过将主题混合权重视为一个k个参数的隐藏的随机变量，而不是大量与训练集明确关联的单个参数，来克服这两个问题。如第3节所述，LDA是一个良好定义的生成模型，可轻松推广到新文档。此外，k-topic LDA模型中的k + kV个参数不会随着训练语料库的大小而增长。我们将在节看到，LDA不会遇到与pLSI相同的过度拟合问题。
说明LDA和其他潜在主题模型之间差异的一种好方法是考虑潜在空间的几何形状，并了解每个模型下文档在该几何体中的表示方式。
上述所有四种模型（unigram, mixture of unigrams, pLSI, and LDA）都是在单词分布空间中进行操作的。每个这样的分布可以被看作是（V-1） - simplex上的一个点，我们称之为词单纯形（the word simplex）。
一元模型在词单纯形上找到一个单一的点，并假定文集中的所有单词来自相应的分布。潜变量模型考虑词单纯形上的k个点，并根据这些点构成子单形体，我们称之为主题单纯形。请注意，主题单纯形上的任何一点也是单词单纯形上的一个点。不同的潜在变量模型以不同的方式使用主题单纯形来生成文档。
• 混合一元模型假设，对于每个文档，词单纯形中的k个点（即，主题单纯形的那些角中的一个）中的一个一旦随机选择后，文档的所有单词都从对应于那一点的分布中获取。
• pLSI模型假定训练文档的每个单词来自随机选择的主题。这些主题本身来自于文档在主题上的特征分布，也就是主题单纯形上的一个角点。每个文件有一个这样的分布，训练文档集因此定义了关于主题单纯形的经验分布。
• LDA假定观察到的（训练集）和未看到的（验证集）文档中的每个词都是由随机选择的主题生成的，该主题是从具有一个随机选择参数的分布中抽取的。 从主题单纯形的平滑分布中，每个文档对此参数进行一次采样。
这些差异在图4中突出显示。
我们描述了使用LDA背后的动机，并说明了其与其他潜在主题模型相比的概念优势。在本节中，我们将注意力转向LDA下的推理和参数估计。
为了使用LDA我们需要解决的关键推理问题是计算给定文档的隐藏变量的后验分布：
不幸的是，这种分布通常难以计算。 实际上，为了规范化分布，我们将忽视隐藏变量并根据模型参数重写方程（3）：
这是一个由于在潜在主题的总和中θ和β之间的耦合，而难以处理的函数（Dickey，1983）。Dickey表示这个函数是在Dirichlet分布的特定扩展下的期望，可以用特殊的超几何函数表示。它在贝叶斯环境中可用于删除（或审查，censored 暂时不明白怎么翻译）离散数据，以表示θ的后验（在该设置中，θ是随机参数）（Dickey等，1987）。
尽管后验分布对于精确推断是难以处理的，但是对于LDA可以考虑各种各样的近似推理算法，包括拉普拉斯近似，变分近似和马尔可夫链蒙特卡罗（Jordan，1999）。在本节中，我们描述了一个简单的基于凸性的变分算法，用于推断LDA，并讨论了第8节中的一些替代方案。
基于凸性的变分推理的基本思想是利用Jensen不等式来获得对数似然的可调下界（Jordan et al。，1999）。本质上，人们考虑一系列下界，它们由一组变分参数索引。变分参数由优化程序选择，该程序试图找到最可能的下限。
获得易处理的下界族的简单方法是考虑原始图形模型的简单修改，原始图形模型中一些边和节点已被移除。特别考虑图5（左）中所示的LDA模型。 θ和β之间的有问题的耦合是由于θ，z和w之间的边界而产生的。 通过丢弃这些边和w节点，并赋予所得到的简化图形模型以及自由变分参数，我们获得了潜在变量的一个分布族。这个分布族以下面这个变分分布为特征：
已经指定了简化的概率分布族，下一步是建立一个确定变分参数γ和Φ的值的优化问题。 正如我们在附录A中所示，找到对数似然的紧密下界的期望直接转化为以下优化问题：
因此，通过最小化变分分布和真实后验p（θ, z | w,α,β）之间的KullbackLeibler（KL）发散来找到变分参数的优化值。这种最小化可以通过迭代定点方法实现。 特别是，我们在附录中表明，通过计算KL散度的导数并将它们设置为零，我们得到以下一对更新方程：
最近有新的项目做，没时间翻译啦，以后有时间再填坑，此处省略3000字......
你所谓的模型我想大体有两种吧：一，是论文格式的范畴由以下几个方面组成：1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录 目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、论文格式的内容提要： 是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。 4、论文格式的关键词或主题词 关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。 主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。 5、论文格式的论文正文： （1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。 〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容： a.提出问题-论点； b.分析问题-论据和论证； c.解决问题-论证方法与步骤； d.结论。 6、论文格式的参考文献 一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。 中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期） 英文：作者--标题--出版物信息 所列参考文献的要求是： （1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。 （2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。二，是文章自身结构的范畴例如一个论点要有几个论据组成，这几个论据要如何围绕此论点展开全方位的立体论述等。
就是论文的格式大学本科毕业论文格式标准1.引言 制定本标准的目的是为了统一规范我省电大财经类本科毕业论文的格式，保证毕业论文的质量。 毕业论文应采用最新颁布的汉语简化文字，符合《出版物汉字使用管理规定》，由作者在计算机上输入、编排与打印完成。 毕业论文作者应在选题前后阅读大量有关文献，文献阅读量不少于10篇，将其列入参考文献表，并在正文中引用内容处注明参考文献编号（按出现先后顺序编排）。 2.编写要求 页面要求：毕业论文须用A4(210×297mm)标准、70克以上白纸，一律采用单面打印；毕业论文页边距按以下标准设置：上边距(天头)为：30 mm;下边距（地脚）25mm;左边距和右边距为：25mm；装订线：10mm;页眉：16mm;页脚：15mm。 页眉：页眉从摘要页开始到论文最后一页，均需设置。页眉内容：浙江广播电视大学财经类本科毕业论文，居中，打印字号为5号宋体，页眉之下有一条下划线。 页脚：从论文主体部分（引言或绪论）开始，用阿拉伯数字连续编页，页码编写方法为：第x页共x页，居中，打印字号为小5号宋体。 前置部分从内容摘要起单独编页。 字体与间距：毕业论文字体为小四号宋体，字间距设置为标准字间距，行间距设置为固定值20磅。 3.编写格式 毕业论文章、节的编号：按阿拉伯数字分级编号。 毕业论文的构成（按毕业论文中先后顺序排列）： 前置部分： 封面 中文摘要，关键词 英文摘要，关键词 目次页（必要时） 主体部分： 引言（或绪论） 正文 结论 致谢(必要时) 参考文献 附录(必要时) 4.前置部分 封面：封面格式按浙江广播电视大学财经类本科毕业论文封面统一格式要求。封面内容各项必须如实填写完整。其中论文题目是以最恰当、最简明的词语反映毕业论文中最重要的特定内容的逻辑组合；论文题目所用每一词必须考虑到有助于选定关键词和编制题录、索引等二次文献可以提供检索的特定实用信息；论文题目一般不宜超过30字。论文题目应该避免使用不常见的缩写词、首字缩写字、字符、代号和公式等；论文题目语意未尽，可用副标题补充说明论文中的特定内容。 具体内容依次列示如下内容： 中央广播电视大学“人才培养模式改革和开放教育试点” ××××专业本科毕业论文（小二号黑体，居中） 论文题名：（二号黑体，居中） 学生姓名：（××××××××三号黑体） 学 号：（××××××××三号黑体） 指导教师：（××××××××三号黑体） 专业：（××××××××三号黑体） 年 级：（××××××××三号黑体） 学 校：（××××××××三号黑体） 摘要：摘要是论文内容不加注释和评论的简短陈述，应以第三人称陈述。它应具有独立性和自含性，即不阅读论文的全文，就能获得必要的信息。摘要的内容应包含与论文同等量的主要信息，供读者确定有无必要阅读全文，也供文摘等二次文献采用。 摘要一般应说明研究工作目的、实验研究方法、结果和最终结论等，而重点是结果和结论。摘要中一般不用图、表、公式等，不用非公知公用的符号、术语和非法定的计量单位。 摘要页置于封面页后。 中文摘要一般为300汉字左右，用5号宋体，摘要应包括关键词。 英文摘要是中文摘要的英文译文，英文摘要页置于中文摘要页之后。申请学位者必须有，不申请学位者可不使用英文摘要。 关键词：关键词是为了文献标引工作从论文中选取出来用以表示全文主题内容信息款目的单词或术语。一般每篇论文应选取3～5个词作为关键词。关键词间用逗号分隔，最后一个词后不打标点符号。以显著的字符排在同种语言摘要的下方。如有可能，尽量用《汉语主题词表》等词表提供的规范词。 目次页：目次页由论文的章、节、条、附录、题录等的序号、名称和页码组成，另起一页排在摘要页之后，章、节、小节分别以、等数字依次标出，也可不使用目次页 5.主体部分 格式：主体部分的编写格式由引言(绪论)开始，以结论结束。主体部分必须另页开始。 序号 毕业论文各章应有序号，序号用阿拉伯数字编码，层次格式为： 1××××（三号黑体，居中） ××××××××××××××××××××××(内容用小四号宋体)。 ××××（小三号黑体，居左） ×××××××××××××××××××××（内容用小四号宋体
我们描述潜在的狄利克雷分配（LDA），它是一种用于离散数据集合（如文本语料库）的生成概率模型。 LDA是一个三层次的贝叶斯模型，其中一个集合中的每个项目都被建模为一组潜在的话题（主体）类型的有限混合。反过来，每个主题都被建模为一组潜在主题概率的无限混合。 在文本建模的背景下，主题概率提供了文档的明确表示。我们提出了基于变分方法和经验贝叶斯参数估计的EM算法的高效近似推理技术。 我们会报告LDA在文档建模，文本分类和协作过滤上的实验结果，并与一元混合模型（ unigrams model）和概率LSI模型相比较。
在本文中，我们考虑建模文本语料库和其他离散数据集合的问题。我们的目标是找到对一个集合的成员的简短描述，它不仅可以高效处理大型集合，同时保留对分类，异常检测，摘要（概括）以及相似性和相关性判断等基本任务有用的必要统计关系。
信息检索（IR）领域的研究人员已经在这个问题上取得了重大进展（Baeza-Yates和Ribeiro-Neto，1999）。IR研究人员为文本语料库提出的基本方法 （一种在现代互联网搜索引擎中成功部署的方法）将语料库中的每个文档变为实数表示的向量，每个实数都表示（词汇的）计数比率。流行的tf-idf方案（Salton和McGill，1983），对于文集中的每个文档选择了“词”或“术语”作为基本单位，并且计数由每个词的出现次数。在适当的归一化之后，将该术语频率计数与逆向文档频率计数进行比较，该逆向文档频率计数度量整个语料库中的词的出现次数（通常以对数刻度，并且再次适当标准化）。 最终结果是文档术语矩阵X，其列包含文档集中每个文档的tf-idf值。 因此，tf-idf方案将任意长度的文档缩减为固定长度的数字列表。
尽管tf-idf规约具有一些吸引人的特征 - 特别是（在对集合中的文档进行区分的）单词集合的基本识别中，但是在（对文档的）描述长度上，该方法并没有减少多少，并且揭示出很少的文档内或文档间的统计结构。为了解决这些缺点，IR研究人员提出了其他几种降维技术，其中最著名的是潜在语义索引（LSI）（Deerwester等，1990）。LSI使用X矩阵的奇异值分解来标识tf-idf特征空间中的线性子空间，该子空间捕获集合中的大部分变异数（variance）。这种方法可以在大型集合中实现显着压缩。此外，Deerwester等人 认为LSI的衍生特征（即原始tf-idf特征的线性组合），可以捕捉基本语言学概念的某些方面，比如同义词和多义词等。
为了证实关于LSI的主张，并研究其相对的优缺点，开发文本语料库的生成概率模型和研究LSI从数据中恢复生成模型方面的能力是有用的（Papadimitriou et al。，1998）。然而，目前尚不清楚，考虑文本的生成模型的时候，为什么应该采用LSI方法 - （其实）可以尝试更直接地进行，（比如）使用最大似然法或贝叶斯方法将模型与数据相匹配（即得到数据的模型）。
Hofmann（1999）在这方面迈出了重要的一步，他将LSI的概率LSI（pLSI）模型（也称为特征模型aspect model）作为LSI的替代品。我们在第节中详细描述的pLSI方法将文档中的每个单词作为混合模型中的样本进行建模，其中混合组件是多项随机变量，可以将其视为“主题topics”的表示。因此，每个单词都是从单个主题生成的，而文档中的不同单词可以从不同的主题生成。每个文档都被表示为这些混合组件的混合比例列表，从而将其简化为一组固定主题的概率分布。 这种分布是与文档相关的“简化描述”。
虽然霍夫曼的工作是向文本概率建模迈出的有用的一步，但它并不完整，因为它没有提供文档层面的概率模型。在pLSI中，每个文档都被表示为一个数字列表（数字的值是主题的混合比例），并且这些数字没有生成概率模型。这导致了几个问题：（1）模型中参数的数量与语料库的大小成线性增长，这导致过度拟合的严重问题;（2）不清楚如何将概率分配给训练集之外的文档。
要了解如何超越pLSI，让我们考虑包括LSI和pLSI在内的一类降维方法的基本概率假设。所有这些方法都基于“词袋”的假设 - 文档中的单词顺序可以忽略不计。此外，尽管不经常正式说明，但这些方法也假定文档是可相互交换的; 文集中文档的具体排序也可以忽略不计。
受益于Finetti（1990），一个经典表示理论认为：任何可交换随机变量的集合都具有混合分布（通常是无限混合）的表示。因此，如果我们想考虑文件和单词的可交换表示，我们需要考虑能捕获单词和文档的可交换性的混合模型。这一思路促使我们在当前论文中提出潜在狄利克雷分配（LDA）模型。
需要强调的是，可交换性的假设并不等同于随机变量独立同分布的假设。相反，可交换性本质上可以被解释为“条件独立且分布相同”，其中的条件是与概率分布的潜在隐参数有关的。在一定条件下，随机变量的联合分布是简单的，但如果围绕隐参数考虑，联合分布可能相当复杂。因此，虽然可交换性的假设是文本建模领域的一个主要的简化假设，并且其主要理由是它是一种会导致计算效率较高的方法，但可交换性假设对简单频率的计数或线性操作并不是一个必要的条件。在当前的论文中，我们的目标是，通过认真考虑de Finetti定理，可以通过混合分布获取重要的文档内统计结构。
同样值得注意的是，可交换性的基本概念有大量的总结概括，包括各种形式的部分可交换性，并且上面提到的表示法也可用于部分可交换的情况（Diaconis，1988）。因此，虽然我们在当前论文中讨论的工作集中在简单的“词袋”模型上（这表现为单个单词（unigrams）的混合分布），但我们的方法也适用于涉及较大结构混合的更丰富的模型，如n-grams或段落。
本文的结构如下： 在第2节中，我们介绍基本的表示法和术语。 LDA模型在第3节中介绍，并与第4节中的相关潜变量模型进行比较。我们在第5节讨论LDA的推理和参数估计。第6节提供了LDA拟合数据的一个说明性例子。文本建模，文本分类和协作过滤的实验结果在第7节中给出。最后，第8节给出我们的结论。
我们在整篇论文中使用 文本集合 的说法，指的是诸如“单词”，“文档”和“语料库”等实体。这很有用，因为它有助于指导靠直觉来感知的知识的处理（intuition），特别是当我们引入旨在捕捉抽象概念（如主题）的潜在变量时（潜在变量和隐变量说的是一回事）。然而，需要指出的是，LDA模型不一定与文本相关，并且可应用于涉及数据集合的其他问题，包括来自诸如协同过滤，基于内容的图像检索和生物信息学等领域的数据。 事实上，在节中，我们将呈现在协同过滤领域的实验结果。
在形式上，我们定义下列术语： • 单词是离散数据的基本单位，假设有一个V个词组成的词汇表（词典），索引通过{1......V}表示，里面每一项代表一个单词。我们使用单位向量表示单词，它里面一项等于1其他项等于零。我们使用上标来表示第几个成分，因此第v个词在V维向量w中表示为：w v = 1 and w u = 0 for u ≠ v • 文档中的词来自一个包含N个词的词典，一个文档可以表示成N个词组成的序列，可以表示为 w = (w 1 ,w 2 ......w N )，下标表示第几个词。（注意，每个词用一个V维的向量表示，每篇文档有最多有N个不同的词，不要搞混了） • 一个语料库是含有M个文档的集合，用 D = ( w 1 , w 2 ...... w M )----注意有加粗
我们希望找到一个语料库的概率模型，它不仅为语料库成员分配高概率，而且为其他“类似”文档分配高概率。（意思就是说，语料库中某一文档的某个topic概率比较高，那么测试相似文档。也能得到相同的概率分布）
隐在狄利克雷分配（LDA）是语料库的生成概率模型。 其基本思想是文档被表示为潜在主题的随机混合，每个主题都是有不同的文字（词）分布特征的。
LDA为语料库 D 中的每个文档 w 假定以下生成过程：
在这个基本模型中做了几个简化的假设，其中一些我们在后面的章节中会删除。首先，Dirichlet分布的维度k（以及主题变量z的维度）被假定为已知并且是固定的。其次，单词概率通过k×V矩阵 β 进行参数化，其中 β ij = p（w j = 1 | z i = 1）（猜测：它表示在某个主题中索引为i的词出现的条件下，文档中第j个词出现的概率），现在我们将其视为待估计的固定量。最后，泊松假设对随后的任何事情都不是关键的，并且可以根据需要使用更真实的文档长度分布。此外，请注意，N与所有其他数据生成变量（θ和z）无关。 因此它是一个辅助变量，我们通常会忽略它在随后发展中的随机性。
一个k维Dirichlet随机变量θ可以从(k − 1)-simplex（单形或单纯形）中取值，并且在这个单纯形中有以下概率密度：
α 参数是一个k维向量，并且 α 的每一项都满足α i > 0，另外Γ(x)是 伽马函数 。狄利克雷分布在单形（属于指数族）上是一种实用的分布，具有有限维数的充分统计量，并且与多项分布共轭。
在第5节中，这些属性将有助于开发LDA的推理和参数估计算法。
给定参数α和β，主题混合分布θ、主题 z 和文档 w 的联合分布为：
上式表示给定参数α和β的条件下，文档的概率分布。
最后，利用单个文档边际概率的乘积，得到一个语料库的概率分布：
区分LDA和简单的Dirichlet多项式聚类模型很重要。 经典的聚类模型会涉及到一个两层模型：其中，一个Dirichlet为一个语料库抽样一次，一个多项式聚类变量为语料库中的每个文档选择一次，并且以聚类变量为条件，为文档选择一组词语 。与许多聚类模型一样，这种模型将文档限制为与单个主题相关联。另一方面，LDA涉及三个层次，特别是主题节点在文档中被重复采样。在这种模式下，文档可以与多个主题相关联。
图1所示类似结构通常在贝叶斯统计建模中研究，它们被称为分层模型（Gelman等，1995），或者更准确地说，是条件独立的分层模型（Kass和Steffey，1989）。这种模型通常也被称为参数经验贝叶斯模型（parametric empirical Bayes models），这个术语不仅指特定的模型结构，而且还指用于估计模型参数的方法（Morris，1983）。事实上，正如我们在第5节中讨论的那样，我们采用经验贝叶斯方法来估计一个LDA简单实现中的参数（比如，α和β等），但我们也考虑了更充分的贝叶斯方法。
如果联合分布对于置换是不变的，那么一个有限的随机变量集{z 1 ......z N }被认为是可交换的。 如果π（此π非彼π）表示某种整数从1到N的置换规则，则：
p(z 1 ......z N ) = p(z π(1) ......z π(N) )
如果每个有限的子序列是可交换的，则无限序列的随机变量是无限可交换的。
De Finetti的表示定理指出，随机变量的无限可交换序列的联合分布就好像从一些分布中抽取的一个随机参数，以该参数为条件，所讨论的随机变量是独立同分布的。
在LDA中，我们假设单词是由主题（通过固定的条件分布）生成的，而且这些主题在文档中是无限可交换的。根据菲内蒂定理，一组词汇和话题的概率必须具有以下这种形式：
θ是关于主题的多项式的随机参数。通过边缘化主题变量并赋予θ狄利克雷分布，在公式（3）中，我们获得了文档的LDA分布。
图1所示的LDA模型比传统分层贝叶斯文献中经常研究的两层模型要复杂得多。然而，通过边缘化隐藏的主题变量z，我们可以将LDA理解为两层模型。
特别是，让我们来构造单词分布p(w|θ,β)：
请注意，这是一个随机量，因为它取决于θ。
我们现在为文档 w 定义下面的生成过程：（对每篇文档）
该过程将文档的边际分布定义为连续混合分布：（注意下式表示的是语料库，而非一篇文档 的分布）
图2说明了LDA的这种解释。 它描绘了LDA模型的一个特定实例引发的p(w| θ,β)的分布。请注意，在（V-1） - simplex中的这种分布仅通过k + kV个参数实现，但展现出非常有趣的多模式结构。
在本节中，我们将LDA与文本的简单潜（隐）变量模型（一元模型，一元模型的混合模型和pLSI模型）进行比较。 此外，我们提出了这些模型的统一几何解释，突出了它们的主要区别和相似之处。
在一元模型下，每个文档的单词都是独立的按照某个多项分布而绘制的，生成文档的概率为：
如果我们用一个离散的随机主题变量z（图3b）来扩充一元模型，我们就可以得到一个混合一元模型（Nigam et al.，2000）。在这个混合模型下，首先选择一个主题z，然后从条件多项式p（w | z）独立的生成N个单词，从而生成每个文档（该文档中的所有词都来自一个主题）。一篇文档的概率分布：
在每个文档仅显示一个主题的假设背景下，当从语料库做概率估计时，可以将词语分布视为主题的表示。正如第7节的实证结果所示，这种假设通常限制性太强，以至于无法有效地建模量大的文献。
相反，LDA模型允许文档在不同程度上展示多个主题。这是以（增加）一个额外参数为代价实现的：在混合一元模型中有与p(z)相关的参数有k-1个，而在LDA中与p（θ | α）有关的参数有k个。
概率潜在语义索引（pLSI）是另一个广泛使用的文档模型（Hofmann，1999）。 如图3c所示，给定了未知的主题z，pLSI模型假设文档标签d和单词w n 是条件独立的：
使用pLSI的另一个困难（也是来自于通过训练文档进行索引的分布的使用）是必须估计的参数数量与训练文档的数量呈线性增长。k-主题pLSI模型的参数是在k个未知主题上，V和M混合大小的k个多项式分布。这给出了kV + kM个参数，因此在M中线性增长。参数的线性增长表明该模型容易出现过度拟合，并且根据经验确定，过拟合确实是一个严重的问题（参见第节）。在实践中，使用回火试探来平滑模型的参数以获得可接受的预测性能。 然而，已经表明，即使在使用回火时也可能发生过度拟合（Popescul et al.，2001）。
LDA通过将主题混合权重视为一个k个参数的隐藏的随机变量，而不是大量与训练集明确关联的单个参数，来克服这两个问题。如第3节所述，LDA是一个良好定义的生成模型，可轻松推广到新文档。此外，k-topic LDA模型中的k + kV个参数不会随着训练语料库的大小而增长。我们将在节看到，LDA不会遇到与pLSI相同的过度拟合问题。
说明LDA和其他潜在主题模型之间差异的一种好方法是考虑潜在空间的几何形状，并了解每个模型下文档在该几何体中的表示方式。
上述所有四种模型（unigram, mixture of unigrams, pLSI, and LDA）都是在单词分布空间中进行操作的。每个这样的分布可以被看作是（V-1） - simplex上的一个点，我们称之为词单纯形（the word simplex）。
一元模型在词单纯形上找到一个单一的点，并假定文集中的所有单词来自相应的分布。潜变量模型考虑词单纯形上的k个点，并根据这些点构成子单形体，我们称之为主题单纯形。请注意，主题单纯形上的任何一点也是单词单纯形上的一个点。不同的潜在变量模型以不同的方式使用主题单纯形来生成文档。
• 混合一元模型假设，对于每个文档，词单纯形中的k个点（即，主题单纯形的那些角中的一个）中的一个一旦随机选择后，文档的所有单词都从对应于那一点的分布中获取。
• pLSI模型假定训练文档的每个单词来自随机选择的主题。这些主题本身来自于文档在主题上的特征分布，也就是主题单纯形上的一个角点。每个文件有一个这样的分布，训练文档集因此定义了关于主题单纯形的经验分布。
• LDA假定观察到的（训练集）和未看到的（验证集）文档中的每个词都是由随机选择的主题生成的，该主题是从具有一个随机选择参数的分布中抽取的。 从主题单纯形的平滑分布中，每个文档对此参数进行一次采样。
这些差异在图4中突出显示。
我们描述了使用LDA背后的动机，并说明了其与其他潜在主题模型相比的概念优势。在本节中，我们将注意力转向LDA下的推理和参数估计。
为了使用LDA我们需要解决的关键推理问题是计算给定文档的隐藏变量的后验分布：
不幸的是，这种分布通常难以计算。 实际上，为了规范化分布，我们将忽视隐藏变量并根据模型参数重写方程（3）：
这是一个由于在潜在主题的总和中θ和β之间的耦合，而难以处理的函数（Dickey，1983）。Dickey表示这个函数是在Dirichlet分布的特定扩展下的期望，可以用特殊的超几何函数表示。它在贝叶斯环境中可用于删除（或审查，censored 暂时不明白怎么翻译）离散数据，以表示θ的后验（在该设置中，θ是随机参数）（Dickey等，1987）。
尽管后验分布对于精确推断是难以处理的，但是对于LDA可以考虑各种各样的近似推理算法，包括拉普拉斯近似，变分近似和马尔可夫链蒙特卡罗（Jordan，1999）。在本节中，我们描述了一个简单的基于凸性的变分算法，用于推断LDA，并讨论了第8节中的一些替代方案。
基于凸性的变分推理的基本思想是利用Jensen不等式来获得对数似然的可调下界（Jordan et al。，1999）。本质上，人们考虑一系列下界，它们由一组变分参数索引。变分参数由优化程序选择，该程序试图找到最可能的下限。
获得易处理的下界族的简单方法是考虑原始图形模型的简单修改，原始图形模型中一些边和节点已被移除。特别考虑图5（左）中所示的LDA模型。 θ和β之间的有问题的耦合是由于θ，z和w之间的边界而产生的。 通过丢弃这些边和w节点，并赋予所得到的简化图形模型以及自由变分参数，我们获得了潜在变量的一个分布族。这个分布族以下面这个变分分布为特征：
已经指定了简化的概率分布族，下一步是建立一个确定变分参数γ和Φ的值的优化问题。 正如我们在附录A中所示，找到对数似然的紧密下界的期望直接转化为以下优化问题：
因此，通过最小化变分分布和真实后验p（θ, z | w,α,β）之间的KullbackLeibler（KL）发散来找到变分参数的优化值。这种最小化可以通过迭代定点方法实现。 特别是，我们在附录中表明，通过计算KL散度的导数并将它们设置为零，我们得到以下一对更新方程：
最近有新的项目做，没时间翻译啦，以后有时间再填坑，此处省略3000字......
社会网络分析理论： 在社会网络[63]由人类学家Barnes最早提出的概念，他在社会网络的分析基础上统地研究挪威一个小渔村的跨亲缘与阶级的关系。在社会网络分析中，存在一些经典的理论。这些理论主要包括:六度分割理论、弱关系理论、150法则、小世界网络理论、马太效应等。基于社会网络有关的研究方向和内容，在不同的领域着发挥着各自的作用，例如，社会影响力分析，社区发现，信息传播模型，链接预测，基于社会网络的推荐。 150法则是指一个人能保持稳定社交关系的人数上限通常为150人。1929年由英国罗宾•邓巴教授(Robin Dunbar)提出了经典的”150定律”理论，该定律同时也被称为“邓巴数字”[64]。这个定律在我们的实际日常生活中的应用是相当普遍的，SIM卡中只能存储150个联系人的电话，微软的MSN中也只可以最多把150位联系人的信息添加到自己的名单中[64]等等。 小世界网络是一种具有特殊结构的复杂网络，在这种网络中大部份的节点是不相邻的，但绝大部份节点之间是连通的且距离很短。六度分割理论也是小世界网络理论的一种体现。在多数现实世界的社会网络中，尽管网络中的节点数量巨大，网络中相邻的节点相对较少，但每两个节点间往往只需要很短的距离便能连通。 六度分割就是指一个人与其他任何一个人之间建立起联系，最多都只需要经过六个人。所以，即便邓巴数字告诉我们，我们是能力上维持一个特别大的社交圈的，但是六度分割理论却可以告诉我们，通过我们现有的社交人脉圈以及网络可以无限扩张我们的人脉圈，在需要的时候都能够和地球中想要联系的任何人取得联系。 弱关系理论弱关系(Weak Tie)是指需要较少或不需要情感联系的人们之间的社会联系，这种联系几乎不需要耗费个人的时间或精力来维系，但这种联系却很有作用。美国社会学家Mark Granovetter在研宄人们在求职过程中如何获取工作信息时发现[65]，由家人、好友等构成的强关系在获取工作信息过程中起到的作用很有限，而那些关系较疏远的同学、前同事等反而能够提供更加有用的求职信息。 马太效应可以理解为达尔文进化论中适者生存的理念。在社交网络的发展过程如同生物进化的过程，存在强者越强、弱者越弱的现象。也就是说，在社交网络中越是处于网络核心的节点很大可能会变来越核心，而那些处于社交网络中边缘地带的节点或许会越来越不重要甚至直至消失。那些在社交网络中相比其他节点拥有更大影响力的节点，其带给该网络的影响也要比那些拥有弱影响力的节点所带来的影响要强。 从不同角度探索节点影响力挖掘算法： 1.基于邻节点中心性的方法。这类方法最简单最直观，它根据节点在网络中的位置来评估节点的影响力。度中心性[13]考察网络中节点的直接邻居数目，半局部中心性[14]考察网络中节点四层邻居的信息，ClusterRank[15]同时考虑了网络中节点的度和聚类系数。 2.基于路径中心性的方法。这类方法考察了节点在控制信息流方面的能力，并刻画节点的重要性。这类方法包括子图中心性[16]、数中心性[17]（一些演化算法包括：路由介数中心性[18]，流介数中心性[19]，连通介数中心性[20]，随机游走介数中心性[21]等）及其他基于路径的挖掘方法。 3.迭代寻优排序方法。这类方法不仅考虑了网络中节点邻居的数量，并且考虑邻居质量对节点重要性的影响，包括了特征向量中心性[13]，累积提名[22]，PageRank算法[23]及其变种[24-32]。 4.基于节点位置的排序算法。这类方法最显著的特点是，算法并没有给出一个计算节点重要性的定义，而是通过确定节点在网络中的位置，以此来确定节点的重要程度。在网络核心位置的节点，其重要性就相对较高，相反的，若节点处于网络边缘，那么它的重要性就会比较低。基于节点位置的以及不同应用场景的推荐算法具有重要的研究意义[34-37]。 节点影响力评估方法： 在社交网络节点影响力的评估方法主要可以分为三类，基于静态统计量的评估方法、基于链接分析算法的评估方法，基于概率模型的评估方法。 众学者在静态统计量的方法上，结合不同社交网络中相关信息，借鉴链接分析法以及建立概率模型来评估节点影响力，对社交网络节点影响力可以做到更有效的评估[66]。 1)基于静态统计量度量方法 主要是通过网络中节点的一些静态属性特征来简单直接地体现节点的影响力，但面对社交网络中复杂信息以及不同平台，并不能有效地度量不同社交网络中节点影响力。如度中心性，主观认为节点的重要性取决于与其他节点连接数决定，即认为一个节点的邻居节点越多，影响力越大。在有向网络中，根据边的方向，分为入度和出度，在有权网络中，节点的度可以看作强度，即边的权重之和。度中心性刻画了节点的直接影响力，度中心性指标的特点是简单、直观、计算复杂度低，也具有一定合理性。 但针对不同平台的网络结构中，度中心性的影响力效果未必能达到目标效果，而且社交网络中用户间关系的建立具有一定的偶然性，而且不同的用户间的关系强度也不同。度中心性没有考虑了节点的最局部信息，虽然对影响力进行了直接描述，但是没有考虑周围节点处所位置以及更高阶邻居。众学者在静态统计量的方法上，结合不同社交网络中相关信息，借鉴链接分析法以及建立概率模型来评估节点影响力，对社交网络节点影响力可以做到更有效的评估[66-67]。 2)基于链接分析算法的方法 链接分析算法(Link Analysis)主要应用在万维网中用来评估网页的流行性。通过超链接，万维网中的网页连接成一个网络，同时这个网络也具备了小世界网络的特征，且微博平台中的关注和粉丝关系与网页的链入与链出十分相似，因此链接分析法的思想也被应用在了微博社交网络中节点影响力的评估中。经典的算法是PageRank[68]和HITS算法[69](Hyperlink-Induced Topic Search)。 PageRank算法模型，是Google在搜索引擎结果中对网站排名的核心算法，核心思想通过计算页面链接的数量和质量，来确定网站的重要性的粗略估计，即节点的得分取决于指向它的节点的数量和这些节点的本身得分。即有越多的优质节点指向某节点时它的得分越高。 HITS算法是由Jon Kleinberg于1997年提出的。HITS算法模型中，有两类节点，权威(Authority)节点，和枢纽(Hub)节点。权威节点在网络中具有高权威性，枢纽节点具有很个指向边的节点。通过计算网络中每个节点的Authority权威值和Hub枢纽值来寻找高权威性的节点。即求值过程是在迭代中计算Authority和Hub值，直到收敛状态。Hub值和Authority值计算公式。 通过多数研究者发现，将链接分析法结合社交网络特性可以更好的对用户影响力进行评估，由于技术的快速发展，社交网络的多变性，因此如何将社交网络中的复杂数据和用户行为与相关算法进行结合，仍是需要我们继续研究的方向。 3)基于概率模型的方法 主要是建立概率模型对节点影响力进行预测。这么多学者将用户影响力作为参数对社交网络中的节点用户行为建立概率模型，并根据社交网络中已有的用户数据求解概率模型，得出用户影响力。 文献[70]认为用户间影响力越大、被影响用户的活跃度和转发意愿越高，则其转发另一个用户的信息的概率越大，所以利用用户影响力、转发意愿和活跃度等构建转发概率模型。通过用户发布的tweet数量、转发的tweet数和用户的历史转发行为数据，计算出用户活跃度、转发意愿和转发概率，进而社交网络中用户影响力。 文献[71]在度量影响力时融合了用户发布信息的主题生成过程，认为兴趣相似或经常联系的用户间影响力较强，用户的行为受其朋友的影响也受其个人兴趣的影响。基于这些假设，结合文本信息和网络结构对LDA模型进行扩展，在用户发布信息的基础上建立模型，通过解模型计算得出用户间基于主题的影响力。 文献[72]认为转发概率同样可以体现用户间的影响力，根据用户间的关注关系。历史转发记录，利用贝叶斯模型预测用户间的转发概率。 文献[73]考虑了用户建立关注关系的原因，用户被关注可能是与关注者兴趣投，也可能受用户的影响力影响。将基于用户的主题建模和基于主题的影响力评估相结合，并在同一个生成模型中进行计算，提出基于LDA算法模型的扩展算法模型FLDA模型(Followship-LDA)。[13] P. 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本次实验使用基于 LDA 主题聚类和主题分布可视化的方式研究顾客评论中的主题分布情况，并参考 《旅游民宿基本要求与评价》 标准中的评级指标辅助定义用户评价主题，具体的评价参考指标如下图所示。
使用 Pandas 加载在线数据表格，并查看数据维度和第一行数据。
数据属性如下表所示
分词器预热，加快 jieba 分词。
jieba 词性标注预热，使用 jieba 中的词性标注模块对输入的句子进行处理，产生每个词和对应的词性。
批量提取每句用户评论中的长度大于 1 的名词，需要一些时间，请耐心等待。
LDA 模型是一个统计模型，所以我们需要进行词频统计和建立词典。CountVectorizer 是属于常见的特征数值计算类，是一个文本特征提取方法，对于每一个训练文本，它只考虑每种词汇在该训练文本中出现的频率，CountVectorizer 会将文本中的词语转换为词频矩阵，它通过 fit_transform 函数计算各个词语出现的次数。
LDA（Latent Dirichlet Allocation）称为隐含狄利克雷分布，是一种以词、主题和文档三层贝叶斯概率为核心结构的主题模型，我们在 LDA 模型训练前不需要进行任何手工标注，LDA 在文本挖掘领域有广泛应用。本次实验我们使用 LDA 主题模型进行用户评论的主题提取。LDA 模型是一个概率模型，直观来讲，如果一篇文章有一个中心思想，那么一些特定词语会更频繁的出现。例如一篇文章中出现很多体育类的词，比如，篮球，足球之类的，那么主题模型就会把它划分为体育类的文章。
将数据处理成 LDA 模型要求的输入格式。
聚类个数选取 因为 LDA 算法需要一个初始的聚类个数，我们可以通过控制变量下的一致性分数进行定量评估来寻找最佳的主题数。Coherence Score 简称一致性分数，就是评估 LDA 主题模型在生成的各个主题下的主题词相关程度指标，该指标越大越好，说明主题内的主题词越相关，主题内部的歧义越少。gensim 提供了 CoherenceModel 模块进行 Coherence Score 的计算，本实验不讨论参数调节，使用默认参数进行模型评估和训练，参数寻找需要耗费一些时间，请耐心等待。
画出主题数对 LDA 模型一致性分数的影响，并选择在展平之前得出最高一致性分数下的主题数为当前语料下最佳的主题数。
通过趋势图观察最佳的主题个数不适合自动化的聚类，因为评价指标较为简单，只需要求得最大的一致性分数下的主题数即可自动化的确定最佳主题个数。
训练主题聚类模型 将上述步骤求得的 best_topic_numbers 作为 LDA 模型初始化的模型主题数，并开始我们的主题模型训练。计算需要一些时间，请耐心等待。
将主题词通过 LDA 算法进行抽象的主题归纳，真正的主题词需要人工进行命名。从 LDA 模型分析结果看，每个主题中的每个词语都分配了相应的权重，我们可以粗略的从主题和对应的主题词进行抽象，主题模型就是从大量语料中找出附属的关键词，并依照关键词之间的相似度提炼成主题，下面我们下面打印各个主题下的主题词，看一下各个主题下的主题词情况。
本实验对 LDA 主题分布进行可视化，通过图像的方式直观查看主题和主题词的分布情况。pyLDAvis 是主题模型交互式可视化库，我们可以直接在 notebook 内部使用主题可视化模块 pyLDAvis 对处理之后的 LDA 用户评论进行可视化，使用 pyLDAvis 可以交互式的显示不同主题，及每个主题的相关词语。
开始对主题分布进行可视化，需要一些时间，请耐心等待。
开启 notebook 中支持画图的控件。
主题模型的可视化结果给出了包括所有主题在内的全局视图，可以看到，输出结果分为左右两部分，左侧为“主题距离地图”，展示各个主题之间的差异，图中带有数字编号的圆形即代表各个主题，圆形的面积与该主题出现的可能性成正比，并且按照面积大小自动进行编号，右侧为各个主题前 30 个最为相关的词汇，对各个主题进行解释说明，以水平柱状图的形式展示，蓝色表示整体词频，红色表示主题词频，当将鼠标光标移至某个主题圆形上方时，右侧将会显示该主题对应的词汇，也可以在左上角 “Selected Topic” 输入框中输入主题编号得到同样的效果。我们可以在可视化上进行参数微调，实时的显示不同主题和每个主题下的相关词语，通过对图中的特征词分布进行理解，将抽象的主题词进行具体化，根据其中的主题词进行命名主题，主题各自包含的词数以及它们之间距离的远近，使聚类效果具有可解释性，通过观察 LDA 主题可视化下的主题词，可以通过 LDA 去扩充主题词典。
我们描述潜在的狄利克雷分配（LDA），它是一种用于离散数据集合（如文本语料库）的生成概率模型。 LDA是一个三层次的贝叶斯模型，其中一个集合中的每个项目都被建模为一组潜在的话题（主体）类型的有限混合。反过来，每个主题都被建模为一组潜在主题概率的无限混合。 在文本建模的背景下，主题概率提供了文档的明确表示。我们提出了基于变分方法和经验贝叶斯参数估计的EM算法的高效近似推理技术。 我们会报告LDA在文档建模，文本分类和协作过滤上的实验结果，并与一元混合模型（ unigrams model）和概率LSI模型相比较。
在本文中，我们考虑建模文本语料库和其他离散数据集合的问题。我们的目标是找到对一个集合的成员的简短描述，它不仅可以高效处理大型集合，同时保留对分类，异常检测，摘要（概括）以及相似性和相关性判断等基本任务有用的必要统计关系。
信息检索（IR）领域的研究人员已经在这个问题上取得了重大进展（Baeza-Yates和Ribeiro-Neto，1999）。IR研究人员为文本语料库提出的基本方法 （一种在现代互联网搜索引擎中成功部署的方法）将语料库中的每个文档变为实数表示的向量，每个实数都表示（词汇的）计数比率。流行的tf-idf方案（Salton和McGill，1983），对于文集中的每个文档选择了“词”或“术语”作为基本单位，并且计数由每个词的出现次数。在适当的归一化之后，将该术语频率计数与逆向文档频率计数进行比较，该逆向文档频率计数度量整个语料库中的词的出现次数（通常以对数刻度，并且再次适当标准化）。 最终结果是文档术语矩阵X，其列包含文档集中每个文档的tf-idf值。 因此，tf-idf方案将任意长度的文档缩减为固定长度的数字列表。
尽管tf-idf规约具有一些吸引人的特征 - 特别是（在对集合中的文档进行区分的）单词集合的基本识别中，但是在（对文档的）描述长度上，该方法并没有减少多少，并且揭示出很少的文档内或文档间的统计结构。为了解决这些缺点，IR研究人员提出了其他几种降维技术，其中最著名的是潜在语义索引（LSI）（Deerwester等，1990）。LSI使用X矩阵的奇异值分解来标识tf-idf特征空间中的线性子空间，该子空间捕获集合中的大部分变异数（variance）。这种方法可以在大型集合中实现显着压缩。此外，Deerwester等人 认为LSI的衍生特征（即原始tf-idf特征的线性组合），可以捕捉基本语言学概念的某些方面，比如同义词和多义词等。
为了证实关于LSI的主张，并研究其相对的优缺点，开发文本语料库的生成概率模型和研究LSI从数据中恢复生成模型方面的能力是有用的（Papadimitriou et al。，1998）。然而，目前尚不清楚，考虑文本的生成模型的时候，为什么应该采用LSI方法 - （其实）可以尝试更直接地进行，（比如）使用最大似然法或贝叶斯方法将模型与数据相匹配（即得到数据的模型）。
Hofmann（1999）在这方面迈出了重要的一步，他将LSI的概率LSI（pLSI）模型（也称为特征模型aspect model）作为LSI的替代品。我们在第节中详细描述的pLSI方法将文档中的每个单词作为混合模型中的样本进行建模，其中混合组件是多项随机变量，可以将其视为“主题topics”的表示。因此，每个单词都是从单个主题生成的，而文档中的不同单词可以从不同的主题生成。每个文档都被表示为这些混合组件的混合比例列表，从而将其简化为一组固定主题的概率分布。 这种分布是与文档相关的“简化描述”。
虽然霍夫曼的工作是向文本概率建模迈出的有用的一步，但它并不完整，因为它没有提供文档层面的概率模型。在pLSI中，每个文档都被表示为一个数字列表（数字的值是主题的混合比例），并且这些数字没有生成概率模型。这导致了几个问题：（1）模型中参数的数量与语料库的大小成线性增长，这导致过度拟合的严重问题;（2）不清楚如何将概率分配给训练集之外的文档。
要了解如何超越pLSI，让我们考虑包括LSI和pLSI在内的一类降维方法的基本概率假设。所有这些方法都基于“词袋”的假设 - 文档中的单词顺序可以忽略不计。此外，尽管不经常正式说明，但这些方法也假定文档是可相互交换的; 文集中文档的具体排序也可以忽略不计。
受益于Finetti（1990），一个经典表示理论认为：任何可交换随机变量的集合都具有混合分布（通常是无限混合）的表示。因此，如果我们想考虑文件和单词的可交换表示，我们需要考虑能捕获单词和文档的可交换性的混合模型。这一思路促使我们在当前论文中提出潜在狄利克雷分配（LDA）模型。
需要强调的是，可交换性的假设并不等同于随机变量独立同分布的假设。相反，可交换性本质上可以被解释为“条件独立且分布相同”，其中的条件是与概率分布的潜在隐参数有关的。在一定条件下，随机变量的联合分布是简单的，但如果围绕隐参数考虑，联合分布可能相当复杂。因此，虽然可交换性的假设是文本建模领域的一个主要的简化假设，并且其主要理由是它是一种会导致计算效率较高的方法，但可交换性假设对简单频率的计数或线性操作并不是一个必要的条件。在当前的论文中，我们的目标是，通过认真考虑de Finetti定理，可以通过混合分布获取重要的文档内统计结构。
同样值得注意的是，可交换性的基本概念有大量的总结概括，包括各种形式的部分可交换性，并且上面提到的表示法也可用于部分可交换的情况（Diaconis，1988）。因此，虽然我们在当前论文中讨论的工作集中在简单的“词袋”模型上（这表现为单个单词（unigrams）的混合分布），但我们的方法也适用于涉及较大结构混合的更丰富的模型，如n-grams或段落。
本文的结构如下： 在第2节中，我们介绍基本的表示法和术语。 LDA模型在第3节中介绍，并与第4节中的相关潜变量模型进行比较。我们在第5节讨论LDA的推理和参数估计。第6节提供了LDA拟合数据的一个说明性例子。文本建模，文本分类和协作过滤的实验结果在第7节中给出。最后，第8节给出我们的结论。
我们在整篇论文中使用 文本集合 的说法，指的是诸如“单词”，“文档”和“语料库”等实体。这很有用，因为它有助于指导靠直觉来感知的知识的处理（intuition），特别是当我们引入旨在捕捉抽象概念（如主题）的潜在变量时（潜在变量和隐变量说的是一回事）。然而，需要指出的是，LDA模型不一定与文本相关，并且可应用于涉及数据集合的其他问题，包括来自诸如协同过滤，基于内容的图像检索和生物信息学等领域的数据。 事实上，在节中，我们将呈现在协同过滤领域的实验结果。
在形式上，我们定义下列术语： • 单词是离散数据的基本单位，假设有一个V个词组成的词汇表（词典），索引通过{1......V}表示，里面每一项代表一个单词。我们使用单位向量表示单词，它里面一项等于1其他项等于零。我们使用上标来表示第几个成分，因此第v个词在V维向量w中表示为：w v = 1 and w u = 0 for u ≠ v • 文档中的词来自一个包含N个词的词典，一个文档可以表示成N个词组成的序列，可以表示为 w = (w 1 ,w 2 ......w N )，下标表示第几个词。（注意，每个词用一个V维的向量表示，每篇文档有最多有N个不同的词，不要搞混了） • 一个语料库是含有M个文档的集合，用 D = ( w 1 , w 2 ...... w M )----注意有加粗
我们希望找到一个语料库的概率模型，它不仅为语料库成员分配高概率，而且为其他“类似”文档分配高概率。（意思就是说，语料库中某一文档的某个topic概率比较高，那么测试相似文档。也能得到相同的概率分布）
隐在狄利克雷分配（LDA）是语料库的生成概率模型。 其基本思想是文档被表示为潜在主题的随机混合，每个主题都是有不同的文字（词）分布特征的。
LDA为语料库 D 中的每个文档 w 假定以下生成过程：
在这个基本模型中做了几个简化的假设，其中一些我们在后面的章节中会删除。首先，Dirichlet分布的维度k（以及主题变量z的维度）被假定为已知并且是固定的。其次，单词概率通过k×V矩阵 β 进行参数化，其中 β ij = p（w j = 1 | z i = 1）（猜测：它表示在某个主题中索引为i的词出现的条件下，文档中第j个词出现的概率），现在我们将其视为待估计的固定量。最后，泊松假设对随后的任何事情都不是关键的，并且可以根据需要使用更真实的文档长度分布。此外，请注意，N与所有其他数据生成变量（θ和z）无关。 因此它是一个辅助变量，我们通常会忽略它在随后发展中的随机性。
一个k维Dirichlet随机变量θ可以从(k − 1)-simplex（单形或单纯形）中取值，并且在这个单纯形中有以下概率密度：
α 参数是一个k维向量，并且 α 的每一项都满足α i > 0，另外Γ(x)是 伽马函数 。狄利克雷分布在单形（属于指数族）上是一种实用的分布，具有有限维数的充分统计量，并且与多项分布共轭。
在第5节中，这些属性将有助于开发LDA的推理和参数估计算法。
给定参数α和β，主题混合分布θ、主题 z 和文档 w 的联合分布为：
上式表示给定参数α和β的条件下，文档的概率分布。
最后，利用单个文档边际概率的乘积，得到一个语料库的概率分布：
区分LDA和简单的Dirichlet多项式聚类模型很重要。 经典的聚类模型会涉及到一个两层模型：其中，一个Dirichlet为一个语料库抽样一次，一个多项式聚类变量为语料库中的每个文档选择一次，并且以聚类变量为条件，为文档选择一组词语 。与许多聚类模型一样，这种模型将文档限制为与单个主题相关联。另一方面，LDA涉及三个层次，特别是主题节点在文档中被重复采样。在这种模式下，文档可以与多个主题相关联。
图1所示类似结构通常在贝叶斯统计建模中研究，它们被称为分层模型（Gelman等，1995），或者更准确地说，是条件独立的分层模型（Kass和Steffey，1989）。这种模型通常也被称为参数经验贝叶斯模型（parametric empirical Bayes models），这个术语不仅指特定的模型结构，而且还指用于估计模型参数的方法（Morris，1983）。事实上，正如我们在第5节中讨论的那样，我们采用经验贝叶斯方法来估计一个LDA简单实现中的参数（比如，α和β等），但我们也考虑了更充分的贝叶斯方法。
如果联合分布对于置换是不变的，那么一个有限的随机变量集{z 1 ......z N }被认为是可交换的。 如果π（此π非彼π）表示某种整数从1到N的置换规则，则：
p(z 1 ......z N ) = p(z π(1) ......z π(N) )
如果每个有限的子序列是可交换的，则无限序列的随机变量是无限可交换的。
De Finetti的表示定理指出，随机变量的无限可交换序列的联合分布就好像从一些分布中抽取的一个随机参数，以该参数为条件，所讨论的随机变量是独立同分布的。
在LDA中，我们假设单词是由主题（通过固定的条件分布）生成的，而且这些主题在文档中是无限可交换的。根据菲内蒂定理，一组词汇和话题的概率必须具有以下这种形式：
θ是关于主题的多项式的随机参数。通过边缘化主题变量并赋予θ狄利克雷分布，在公式（3）中，我们获得了文档的LDA分布。
图1所示的LDA模型比传统分层贝叶斯文献中经常研究的两层模型要复杂得多。然而，通过边缘化隐藏的主题变量z，我们可以将LDA理解为两层模型。
特别是，让我们来构造单词分布p(w|θ,β)：
请注意，这是一个随机量，因为它取决于θ。
我们现在为文档 w 定义下面的生成过程：（对每篇文档）
该过程将文档的边际分布定义为连续混合分布：（注意下式表示的是语料库，而非一篇文档 的分布）
图2说明了LDA的这种解释。 它描绘了LDA模型的一个特定实例引发的p(w| θ,β)的分布。请注意，在（V-1） - simplex中的这种分布仅通过k + kV个参数实现，但展现出非常有趣的多模式结构。
在本节中，我们将LDA与文本的简单潜（隐）变量模型（一元模型，一元模型的混合模型和pLSI模型）进行比较。 此外，我们提出了这些模型的统一几何解释，突出了它们的主要区别和相似之处。
在一元模型下，每个文档的单词都是独立的按照某个多项分布而绘制的，生成文档的概率为：
如果我们用一个离散的随机主题变量z（图3b）来扩充一元模型，我们就可以得到一个混合一元模型（Nigam et al.，2000）。在这个混合模型下，首先选择一个主题z，然后从条件多项式p（w | z）独立的生成N个单词，从而生成每个文档（该文档中的所有词都来自一个主题）。一篇文档的概率分布：
在每个文档仅显示一个主题的假设背景下，当从语料库做概率估计时，可以将词语分布视为主题的表示。正如第7节的实证结果所示，这种假设通常限制性太强，以至于无法有效地建模量大的文献。
相反，LDA模型允许文档在不同程度上展示多个主题。这是以（增加）一个额外参数为代价实现的：在混合一元模型中有与p(z)相关的参数有k-1个，而在LDA中与p（θ | α）有关的参数有k个。
概率潜在语义索引（pLSI）是另一个广泛使用的文档模型（Hofmann，1999）。 如图3c所示，给定了未知的主题z，pLSI模型假设文档标签d和单词w n 是条件独立的：
使用pLSI的另一个困难（也是来自于通过训练文档进行索引的分布的使用）是必须估计的参数数量与训练文档的数量呈线性增长。k-主题pLSI模型的参数是在k个未知主题上，V和M混合大小的k个多项式分布。这给出了kV + kM个参数，因此在M中线性增长。参数的线性增长表明该模型容易出现过度拟合，并且根据经验确定，过拟合确实是一个严重的问题（参见第节）。在实践中，使用回火试探来平滑模型的参数以获得可接受的预测性能。 然而，已经表明，即使在使用回火时也可能发生过度拟合（Popescul et al.，2001）。
LDA通过将主题混合权重视为一个k个参数的隐藏的随机变量，而不是大量与训练集明确关联的单个参数，来克服这两个问题。如第3节所述，LDA是一个良好定义的生成模型，可轻松推广到新文档。此外，k-topic LDA模型中的k + kV个参数不会随着训练语料库的大小而增长。我们将在节看到，LDA不会遇到与pLSI相同的过度拟合问题。
说明LDA和其他潜在主题模型之间差异的一种好方法是考虑潜在空间的几何形状，并了解每个模型下文档在该几何体中的表示方式。
上述所有四种模型（unigram, mixture of unigrams, pLSI, and LDA）都是在单词分布空间中进行操作的。每个这样的分布可以被看作是（V-1） - simplex上的一个点，我们称之为词单纯形（the word simplex）。
一元模型在词单纯形上找到一个单一的点，并假定文集中的所有单词来自相应的分布。潜变量模型考虑词单纯形上的k个点，并根据这些点构成子单形体，我们称之为主题单纯形。请注意，主题单纯形上的任何一点也是单词单纯形上的一个点。不同的潜在变量模型以不同的方式使用主题单纯形来生成文档。
• 混合一元模型假设，对于每个文档，词单纯形中的k个点（即，主题单纯形的那些角中的一个）中的一个一旦随机选择后，文档的所有单词都从对应于那一点的分布中获取。
• pLSI模型假定训练文档的每个单词来自随机选择的主题。这些主题本身来自于文档在主题上的特征分布，也就是主题单纯形上的一个角点。每个文件有一个这样的分布，训练文档集因此定义了关于主题单纯形的经验分布。
• LDA假定观察到的（训练集）和未看到的（验证集）文档中的每个词都是由随机选择的主题生成的，该主题是从具有一个随机选择参数的分布中抽取的。 从主题单纯形的平滑分布中，每个文档对此参数进行一次采样。
这些差异在图4中突出显示。
我们描述了使用LDA背后的动机，并说明了其与其他潜在主题模型相比的概念优势。在本节中，我们将注意力转向LDA下的推理和参数估计。
为了使用LDA我们需要解决的关键推理问题是计算给定文档的隐藏变量的后验分布：
不幸的是，这种分布通常难以计算。 实际上，为了规范化分布，我们将忽视隐藏变量并根据模型参数重写方程（3）：
这是一个由于在潜在主题的总和中θ和β之间的耦合，而难以处理的函数（Dickey，1983）。Dickey表示这个函数是在Dirichlet分布的特定扩展下的期望，可以用特殊的超几何函数表示。它在贝叶斯环境中可用于删除（或审查，censored 暂时不明白怎么翻译）离散数据，以表示θ的后验（在该设置中，θ是随机参数）（Dickey等，1987）。
尽管后验分布对于精确推断是难以处理的，但是对于LDA可以考虑各种各样的近似推理算法，包括拉普拉斯近似，变分近似和马尔可夫链蒙特卡罗（Jordan，1999）。在本节中，我们描述了一个简单的基于凸性的变分算法，用于推断LDA，并讨论了第8节中的一些替代方案。
基于凸性的变分推理的基本思想是利用Jensen不等式来获得对数似然的可调下界（Jordan et al。，1999）。本质上，人们考虑一系列下界，它们由一组变分参数索引。变分参数由优化程序选择，该程序试图找到最可能的下限。
获得易处理的下界族的简单方法是考虑原始图形模型的简单修改，原始图形模型中一些边和节点已被移除。特别考虑图5（左）中所示的LDA模型。 θ和β之间的有问题的耦合是由于θ，z和w之间的边界而产生的。 通过丢弃这些边和w节点，并赋予所得到的简化图形模型以及自由变分参数，我们获得了潜在变量的一个分布族。这个分布族以下面这个变分分布为特征：
已经指定了简化的概率分布族，下一步是建立一个确定变分参数γ和Φ的值的优化问题。 正如我们在附录A中所示，找到对数似然的紧密下界的期望直接转化为以下优化问题：
因此，通过最小化变分分布和真实后验p（θ, z | w,α,β）之间的KullbackLeibler（KL）发散来找到变分参数的优化值。这种最小化可以通过迭代定点方法实现。 特别是，我们在附录中表明，通过计算KL散度的导数并将它们设置为零，我们得到以下一对更新方程：
最近有新的项目做，没时间翻译啦，以后有时间再填坑，此处省略3000字......
本文是滴滴发在KDD2020的paper。 文中指出用户响应预测的困难在于模型需要考虑真实物理环境中的历史信息和实时事件信息。 本文提出了使用动态构建的异构图来编码事件的属性和事件发生的周围环境。除此之外，文中提出了一种多层图神经网络模型来学习历史行为和周围环境对于当前事件的影响，生成有效的事件表示来改善相应模型的准确性。 首先文中定义了几个术语：PreView, Request, Cancel_Order, Finish_Order PreView指的是用户确定起点和终点，页面上会显示出路线，服务类型，估计价格。Request指的是用户点击按钮，触发打车事件。Cancel_Order指的是司机到达前用户取消订单。Finish_Order指的是司机将用户送到目的地，用户付钱，完成整个交易流程。 本文的目标是对PreView事件建模，估计用户点击Request按钮的概率。 上图表示一个用户的打车流程。 文中使用名词POI(Point Of Interest)来表示地图上所有可能的上车和下车点。如上图所示，不同的用户行为同时发生在各个不同的POIs. 用户是否会点击Request按钮会由很多因素来决定。一些因素是显式的，可以直接从数据源中获取，比如用户当前位置和上车点位置的距离，天气，时间等；一些因素是隐式的，比如用户对于等待的意愿，用户对于这笔花销的意愿，用户对于路线的满意程度等等，这些特征很难直接获取。 一种解决方案是从历史数据和当前时间的观测中引入一些代替的特征，比如用户行为历史中和交易相关的行为，当前实时物理环境中发生的一些事件等等。 比如用户在当前PreView之前可能已经完成了多个订单，我们可以使用这些历史信息来捕捉用户的潜在特征，比如用户对于服务类型的偏好，用户对于花销的意愿程度等等。 具体的，用户更倾向于对那些和之前已经完成的PreView类似的PreView发起Request。同样的，我们也可以从用户没有完成的PreView中来抽取负特征。 为了计算PreView之间的相似性，文中提出使用从历史数据中学习到的embedding。除此之外，我们希望embedding能够捕捉当时周围环境的供求情况。为了达到这一目的，文中提出利用周边地区同时发生的一些事件。比如周边地区有许多需求没有被满足，那么当前的供求关系是不平衡的。再比如周边地区有许多取消订单，那么路况可能是拥挤的，或者期望等待时间很长。由此可见，一些历史数据和当前正在发生的实时数据都能为预测模型提供信息。 然而，历史数据和实时数据对于当前分析事件的相关程度是不同的，因此引入异构图来表示这些关系。 在动态异构图中embed实时事件的挑战在于： 1)对于每个新发生的事件，需要对于这个时间动态构建一个图，包括收集相关乘客的历史事件，以及周边区域发生的事件。 2)图中的实体和关系是异构的。比如时间有PreView,Request等，事件之间的关系有相同的乘客，相同的起点等。 3)对于我们关注的事件，不同的实体和不同的关系的影响的重要性程度也是不同的。 4)对于大规模实时事件进行建模。 文中并没有采用在训练阶段embed item的做法，而是提出了一种新的框架来实时生成事件的表示，使得能够捕捉用户行为和周围环境的动态变化。 每个实体的embedding以一种基于GNN的inductive的方式生成。（实体包括事件，物品，用户行为等） 整个方法主要包括以下几个步骤： 1)为每个事件构建一个动态异构图。 2)使用文中提出的异构图embedding算法来生成事件的embedding。 3)基于实体的embedding进行实时预测。 文中提出了一个概念叫heterogeneous session(h-session)。比如在一次打车的行为过程中，在PreView事件之后，可能会有Request, Finish_Order, Cancel_Order等，这些事件就属于一个h-session，描述了用户一次完整的打车行为。 构建完异构图后，文中提出了一种新的图学习算法REGNN(Real-time Event Graph Neural Network)来生成事件的embedding。 对于每个需要预测的实时事件，动态创建一个异构图，图中包括了相关h-session中的事件和其他相关的实体。图中的边表示了节点之间各种复杂的关系，包括时间顺序上的关系，空间位置的关系，以及其他的逻辑关系。 上图记录了文中用到的一些符号表示。 定义图G=(VG,EG,OV,RE),节点映射函数VG->OV，边映射函数EG->RE，VG中的每个节点对应OV中的一种类型，EG中的每条边对应RE中的一种类型。当|OV|=1并且|RE|=1时，图为同构图；否则，图为异构图。 问题定义，PreView Conversion Prediction. given PreView事件 PT = (p,o,d,T), T表示时间，o表示起点，d表示终点，p表示用户。目标是估计用户p触发事件Request的概率yT，通过embedding一系列历史的动态异构图[G_PT, G_PT-1,..., G_PT-N+1]，G_Pt表示事件Pt的动态异构图，t=T-N+1,...,T. G_P中包含了不同类型的事件和物品，embedding模型的目标是学习一个函数 给出一个时间序列信息和(1)中获得的embedding，上层模型的目标是学习一个模型Gθ，其中θ是参数来预测yT。 T为timestamp，Et表示时间t事件的embedding，N表示时间序列的长度。 首先介绍real-time event embedding框架。 考虑对于PreView最相关的属性：乘客，时间戳，起点，终点。 从乘客的角度，可以从其历史行为事件中获得信息。从起点和终点的角度，可以通过综合这两个地点的事件信息获得空间的表示。 整个工作流图如上所示。 •given PreView事件PT=(p,o,d,T)，根据下面的流程生成异构图： 1)乘客视角：挑选乘客一周内在时间T之前最近的Np个PreView事件（包括Request, Finish_Order, Cancel_Order）。对于这些事件在图中创建相关的邻居节点，关于乘客p的这个子图记为HetGp,T。 2)起点和终点视角：在同时发生的PreView事件中，挑选在时间戳T之前x分钟内的和PT相同起点的PreView事件，包括它们相关的Request, FInish_Order, Cancel_Order事件。这些事件添加到图中作为起点子图HetGo,T.另一方面，以相同的方式构建终点子图HetGd,T. 3)为了整合历史PreViews的时空信息，用RNN学习历史事件序列的hidden state，以键值对的方式存储它们。因此，事件序列的下一个序列能够快速的预测和更新。 •根据这些事件和当前事件PT之间的关系，添加相关类型的边。比如属于同一个h-session这种关系，或者是各自属于的h-session之前有序列关系等。 •在构造的异构子图上，使用REGNN来生成PT的实时事件embedding。 •最后，生成的事件embedding作为下游预测任务的输入。 上图展示了PreView模型的具体细节。最下面三层是三个GAT，分别对应不同的粒度(GAT within h-session, GAT across h-sessions within the same subgraph, GAT across subgraphs)，之后接GRU层，接MLP层，最后给出预测。 PT的动态异构图G_PT由三种子图组成 分别表示乘客子图，起点子图和终点子图。+表示图的join操作，定义为G=G1+G2, G1=(V1,E1), G2=(V2,E2),那么G的节点为V1∪V2，G的边为E1∪E2. 三个子图的构建过程如下: •inside h-session.连接同一session中的事件来构建子图。 •across h-session.为了分析前面的h-session对于目标PreView的影响，添加前面h-session到目标PreView之间的边。然而，不同的h-session起到的影响效果是不同的，因此边的类型也是不同的， PT表示在时间T的PreView，使用最近的N个h-session来构建关于PT的图。 对于三种level，使用了三种不同的embedding模型。 •GATs inside h-session. 上式中○+符号表示concatenate，OV表示一个h-session中不同类型的事件，K表示heads的总数（GAT中的head，即一条边上做几次attention）。h(1)h_s表示做一次GAT之后h-session的隐状态，h(0)h_s表示h-session的初始状态，用PreView事件的节点特征进行初始化。（P,R,F,C分别代表PreView,Request,finish,cancel） •GATs across h-session. 在不同的h-session之间执行attention操作。对于不同子图中的h-session，GAT如下 Np,No,Nd分别表示乘客子图，起点子图，终点子图中不同的时间戳的总数。 需要注意的是t从0开始，即加上了self attention. GATp的操作如下，GATo和GATd类似。 各符号的意义和前面类似。 •GATs across subgraphs. 最终综合三个子图，计算最后的embedding。 具体式子如下， OG表示不同类型的异构子图。其余符号和前面的类似。 利用RNN对用户过去的PreView之间的时序依赖建模。文中使用了GRU ET是在时间T进行global attention得到的最终embedding，也就是(7)中的hgPT. 最终的损失函数
本文主要复述论文["Exploring Pre-trained Language Models for Event Extraction and Generation"] 的内容，以便自我回顾，也希望可以给大噶带来帮助~ 这篇文章研究事件抽取的角度是从有标签的训练数据描述的，以往的EE任务依赖于人工标注数据，而不充分的训练数据会影响模型的效果。文章采用了一个预训练语言模型来提取事件触发词，通过角色预测分离方法来处理角色抽取任务中的角色重叠问题，并利用Bert模型的Masked LM来自动生成标签数据。该模型在ACE05数据集上的表现，事件抽取任务上达到了的F1值，角色抽取任务上达到了的F1值。 ACE05数据集上10%的事件有角色重叠问题，例句 The explosion killed the bomber and three shoppers 中 killed 触发事件 ，元素 the bomber 既可以触发角色 ，又有角色 。之前的工作中会将该元素第一次被预测到的角色类型判定为分类好的角色标签，而没有考虑该角色在多个角色类型中的概率。 监督学习下的事件抽取依赖于大量人工标注的数据集，而ACE数据集当中给出的事件标签数量有限。为了解决这一问题，之前也有工作通过远程监督的方法来生成事件类型标签扩充训练集，但这一方法也是依赖于源数据集的数量与质量。 论文提出了预训练语言模型，利用从语料库中获得的知识来进行事件生成。预训练语言模型包括事件抽取模型与角色抽取模型，角色重叠问题通过计算角色类型与事件类型之间的关系，来重置角色分类的概率值。事件类型标签也是通过这个预训练语言模型实践，将原训练集作为样本，通过参数替换和辅助token重置这两步生成新的事件类型。事件抽取部分是直接用Bert模型得到词向量表示，最后加个分类器完成触发词的提取。值得说明的是，这里每个token的输入由三部分组成： word embedding + segment + position ，整个模型基于句子级别，这里的 segments 设为0。其他设定则与Bert保持一致。 对于第一阶段提取到的触发词，这里会提取与其相关的成分的所有可能角色。作者总结的元素提取有三个难点：1.元素对触发词的依赖性；2.元素大多由长名词短语构成；3.角色重叠。模型框架设定与前一阶段相似，也是需要注意的一点：特征表示输入的 segment 将触发词所在的span设为1。 分类器则是设为所有角色标签的集合，即为对每个元素判断所有角色类型的概率，并在其分类器上设置一个二元组，用来判定该角色下的token的span，该跨度由 (start, end) 组成。通过对每种可能的角色标签进行计算，改善角色重叠问题。 判定角色的span，也就是如何更准确得到每个token的 (start, end) 域值。首先，对于每一个token ，经softmax分别计算在角色 下的起始点的概率 与结束点的概率 ：论文中处理一个元素有多种角色时应该被分类的角色标签，依据了同一事件中每种角色出现的可能性会大不相同这一事实。因此文中给出了当前角色在一个事件中的重要性判定条件：RF-IEF（这一定义与词频的TF-IDF类似），。由这一指标可以得到角色 在事件类型 中的重要程度 ：生成新的标签是将原有数据集作为样本，通过模型学习到新的之前没有标签的词并加入到训练集中，以起到扩充语料的作用。这里是采用了Bert的Mask预训练方法，通过两个步骤：1.句中的元素替换为有相同角色标签的其他元素；2.利用Bert的fine-tune替换触发词的辅助token。这里需要注意的几点： 1.辅助token是原有样本数据集里未被识别成触发词或角色的token，除了词、数字，还可以包括标点。 2.元素替换是将具有相同角色标签的元素进行代换。因此需要预先统计所有的实体以及对应标签构成 {arg : role} 字典集，并且这个字典集不包括有角色重叠的元素。 3.这里的数据集扩充并非给没有标签的数据加上标签，而是保持触发词与角色的个数不变，通过辅助元素的替换将触发词与角色所在句子的成分做更改，获得同样有标签的句子，以达到数据集的扩充。这篇论文比较有趣的一点是他统计了所有角色与事件类型之间的关系RF-IEF，虽然相较于以前的工作，这里会需要把多种不同标签都给计算一遍，但通过人为处理也是一个不错的选择。我认为理解这篇文章的难度在于需要掌握Bert的原理，由于我之前也没好好研究过这个，所以看起来也特别费劲，事实证明Bert是真的很优秀，这里的触发词识别与分类模块就将F1值提高了10个百分点。句子生成这块我觉得也是和Bert的Masked预训练原理结合的很巧妙，大多与Bert有关的我就没有描述了，这里贴一个 Bert模型讲解 ，可以迅速上手~ 还是新手，水平有限，若有错误还望不吝赐教~
本文主要复述论文["Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks"] 的主要内容，以便自我回顾，也希望可以给大噶带来帮助~ 感谢小姐妹带我读论文~
本论文介绍的是关系图卷积网络模型（R-GCN），并在两个已知的知识库上实现关系预测与实体分类。R-GCN是在GCN的基础上优化得到的神经网络模型，原来的GCN处理的是具有拓扑结构的数据集之间的单关系，R-GCN则可以处理知识库中的多关系数据特征。与仅解码器的基准对比，改模型在FB15K-237上有的改进。
论文中考虑两个基本的SRL任务：关系预测（丢失三元组的恢复）和实体分类（为实体分配类型或分类属性）。 在这两种情况下，通过图结构编译器可以获得丢失的信息。比如，知道Mikhail Baryshnikov是在Vaganova学院接受教育的，这意味着Mikhail Baryshnikov应该有标签person，其三元组 (Mikhail Baryshnikov, lived in, Russia)属于知识图。
图卷积神经网络应用在具有拓扑结构的图数据集上，其与CNN的计算方式类似，滤波器参数在图中的所有位置或者说所有局部位置都可共享，目标是学习图 G=(V, E) 上的特征映射。 定义卷积网络中的第 层，其向前传播的非线性激活方程可表示为 其中 H(0)=X,H(L)=Z 。 X∈(N×D) 是节点特征向量的输入矩阵，N为节点数，D为特征维数。 Z∈(N×F) 为输出矩阵， 为图结构的邻接矩阵，描述每个节点的度数。 是非线性激活函数，比如 ReLu 。 是当前层的权重矩阵。 上式的传播规则有两个限制：一是节点本身的信息量未被计入，二是A本身未被正则化，直接进行矩阵运算会改变特征向量的域。 Kipf & Welling (ICLR 2017)提出了矩阵的对称归一化，对第一个问题引入节点自环，即此时的 ；对第二个问题引入节点度的对角化矩阵，由 可以实现节点特征的归一化。实际上，借鉴对拉普拉斯矩阵的标准化公式 可以更好的描述邻接矩阵的动态特性，其中 。
此处引入拉普拉斯矩阵进行归一化的行为我不是很理解，关于谱论的知识我也没有补，想要深入探讨的旁友可以参阅其他资料，此处发一个GCN传播规则的解释的链接，大嘎可以参考参考---- GCN的空间域理解
那么带入之后我们就可以得到下列的前向传播公式： 其中 ， 是 的节点度矩阵。 再应用Weisfeiler-Lehman算法到这个GCN模型上，可以得到下式中以向量形式表示的传播规则。 是边
GCNs可以有效获取局部图特征，在图分类、基于图的半监督学习模型中得到改进。作者对于R-GCNs定义了下述的传播准则：
多关系模型中的参数数量和关系数量增长很快，在计算过程中很容易导致稀疏关系矩阵的过度拟合。论文中引入了两种正则化权重矩阵的方式：基函数分解和块对角分解。 奇函数分解 可以看做是不同关系类型之间有效权重共享的一种形式，对于每个 定义形式为（3）式，其 作为基础变换，仅系数 依赖于 。
整个模型采用堆叠层，即上一级的输出作为下一级的输入。作者在初始化时仅考虑了无特征向量方法，选择图节点的独热编码作为第一层的节点向量输入，对于块表示，通过线性变换将one-hot编码映射为密集表示。
新冠肺炎的袭来，然人们由最初的惊吓、恐慌，变成了如今的严谨应对，面对战疫，我们没有退缩，下面给大家分享2020关于疫情 议论文 800字精选.欢迎阅读!
疫情议论文1
2020年，正值迎新春佳节之日，一位访客(新型冠状病毒肺炎)悄然来临，它挥一挥手，带走了人们的健康，留下了疫病的种子。它肆无忌惮的蔓延着，最终迫使武汉封城。
瞧，躲在那阴暗角落里的他高兴坏了。但它又怎知，封城能锁住的只是病疫，却永远也锁不住人们之间互相关爱的心，为解决病疫无私奉献的心。
一座封锁的城市，城内身着白色衣裳的人们坚守在他们的岗位，他们无私的奉献着自已的时光，他们坚信武汉一定可以挺过此次难关。他们申请了一封又一封请战书，一个又一个血红色的手印在白色的纸张中展现。无数感人的 故事 时刻感动着每一个人。
王源媛，一名正在待命的神经内科护士，当她得知需要自已上“战场”时，她毫不犹豫的接下这份工作，以120%的工作状态坚守着，照顾着每一位病人。像这样的白衣天使不计其数，年老的院士始终坚守在第一战线;年轻的护士累了困了，也不过是靠着墙壁稍微缓一缓;刚刚康复的医生，第一个想到的却是自己是否还能继续工作。他们这样的无私奉献，是拿着自已的生命安全同病魔作斗争。这一刻无数的人们祝愿，感谢着这群圣洁的天使。
与此同时，这座只能进不能出的城市，一列高铁正飞速驶入。车上的这群人，他们不是迫切想要回家的游子，因为他们的家乡不在这里，他们的亲人不在这里，甚至这里没有他们牵挂的人，但他们来了，作为医生的他们积极响应号召，主动放弃与家人团圆的机会，带着医疗设备义无反顾的前来支援，帮助更多的病人康复，帮助武汉摆脱病疫。
一方有难，八方支援。不仅仅有这些可爱的医生们在战斗着，消防员，警察等也都在这不平凡的一年里为人民忙碌着。而身处病魔的发源地的人们，他们不害怕孤单，因为有许多人在关心，照顾着他们。
一道封锁线，唯一被隔离的只有病毒。人们无私奉献的心灵不受任何阻拦，来到他们想要传达的人的面前，鼓励人们勇往直前。为抗击病疫无私奉献的人们，感谢有你们的存在，每一位病人才更安心。也感谢每一位在新年里待在家中的朋友，配合政府缩减灾疫扩散的范围。
新年伊始，祝福的钟声响起，在新的一年里，祝福每一位病人平安出院，祝福每一位无私奉献的人们新年快乐。相信只要人人献出一点爱，病疫终究会被打败，灰溜溜的逃跑掉，希望更多的人为之做出贡献。
疫情议论文2
新年之际，本应是阖家欢乐，灯火阑珊的景象，然而，无声地一枪却从武汉打响，划破了苍穹，响彻了每一位中国人民心中——疫情来了!于是，无数逆行者奔赴前线，参与到这场与病毒做斗争的无声地硝烟中去。
我们能看到，年已八旬的钟南山院士毅然奔赴抗疫一线，以“不破楼兰终不还”的气势开始了与新冠病毒的抗争。“为什么我的眼里常含泪水，因为我对这片土地爱得深沉。”钟老先生在接受采访时，谈到武汉一定会渡过难关，不禁红了眼眶。耄耋之年却依旧把祖国放在心中最重要的位置，为后辈青年诠释了使命与责任的真正意义。
我们能看到，一群90后学着前辈的模样，披上白衣战袍，成为众人口中的“英雄”而去救死扶伤。但这世上，哪有什么天生的英雄，只因为有人需要，才有人愿意牺牲自己成为英雄。无数的白衣天使，汗水浸透他们的脊背，防护服在他们脸上勒出痕迹，他们只一笑而过，继续投入战斗。他们坚韧不拔，无私奉献，向后辈青年诠释了奋斗与担当的真正意义。
我们能看到，各界人士对疫情的关注与支持。村支书的花式喊话，爱国华人华侨从国外不远万里运送口罩等物资，热心志愿者主动为医院和警局提供帮助，一线记者对疫情的实时播报，韩红等慈善基金会对各大医院物资的调配捐赠……老百姓众志成城，为后辈青年诠释了爱国与团结的真正意义。
我们也能看到，全国乃至世界都齐心协力与疫情作斗争。科技实力的增强，也为疫情的控制提供了坚实的后备力量。前辈后辈、国内国外的学者，每日沉于抗疫药物的研究，即使一套又一套抗议方案接连推出，他们也绝不放松，誓与疫情斗到底!他们用理性的科研精神，为攻破疫情保驾护航，为后辈青年诠释了科研与从容的真正意义。
而00后的我们，即将步入社会，前辈们的谆谆教诲仍萦绕在耳畔。疫情给每个人的 教育 ，让每个人的信念又深了一分，让每个人的魄力又重了一分，让每个人对国家的自豪感又强了一分，让每个人对自己奋斗的方向又清晰了一分。我们相信天空的辽远蔚蓝，相信人间的大爱温暖，我们更相信，自己努力拼搏的明天!
抗日战争时期，西南联大顶着无比巨大的压力，培养出了无数惊才绝艳的学士。而抗疫的今天，青少年更应秉承先辈的教诲，将每一滴力量，每一丝信念，都化作朵朵浪花，汇入盛世的洪流;以坚韧的精神，将使命与责任赋予肩头，将国家与人爱怀于胸中;把我们能做的、应该做的、通过努力能做到的事情，做到最好!
正如《杀破狼》中所言：“倘若天下安乐，我等愿渔樵耕读，江湖浪迹;倘若盛世将倾，深渊在侧，我辈将万死以赴!”青年人应当如此，踏着疫情的灾难步步成长。待到樱花烂漫时，一腔热血洒中华!
疫情议论文3
除夕 夜，在全国团聚迎新年的时候，上海、广东等地的医生、武警等“最美逆行者”，乘着岁末迎春的列车奔赴武汉。大年三十本该是一个团圆的日子，只为一句“武汉需要你”，就逆行远去，舍弃了自己的团聚时光。正是这些“逆行者”，让这个 春节 增加一份温情，更添一份感动。
八十四岁的钟南山爷爷，本来可以避开病毒的危险，安度晚年，但是他在人民最需要他的时候，站了出来，就跟十七年前，sars病毒爆发的时候一样。十七年前，他曾坚定的说：“把病人都送到我这里来!”这斩钉截铁的话语，带给全世界无比的震撼。十七年来，这颗为人民服务的心，始终未改，为人民的安全逆行的志，始终不变。当医务人员脱下穿了12小时的防护服，满脸都是压痕与汗水，却依然露出微笑。
疫情面前，逆行回去参加战斗的绝对不止们，“以身犯险”投入这场没有硝烟的战争中的人还有很多。为了能让这个春节，有更多的人可以健康安心的过年，他们放弃了团圆，严阵以待、不顾自身安危。是他们给了大家希望，给了国人信心!
为了赢取防疫控疫的胜利，“逆行者们”在全国各地忙碌着。当许多人都在奔赴回家的路上时，武汉外地务工人员自觉的退了自己回家的车票、飞机票，只为阻止疫情蔓延的可能。在人们都远离公众场所的节点，铁路工作人员逆向而行，扎根人潮涌动之中，只为保障人们的回家旅途顺畅。这是职责所在，更彰显了大爱和担当。李荣浩的《同根》中写道“只为同根，想做点什么，能力范围内，哪怕给句安慰能安慰到谁吗，好多感人 事迹 ，好想哭想参与，别给感染任何机会”这是一位歌手用自己的力量与病毒抗争，他用自己的歌声赞“最美逆行者”!
岁月静好，不过是有人替你负重前行。“逆行者”注定是孤单的，我们更有责任为他们提供最有效的帮助，最大限度的关爱。面对新型冠状病毒肺炎疫情，没有人能够置身事外。在我们为“逆行者”点赞的同时，也要做好自己的分内事。外出戴口罩，注意饮食勤洗手，有身体不适的情况及时就医诊治，同时尽量少去人群密集的公共场所。我们做好自己，就是对“逆行者”的最大支持。
疫情议论文4
新冠肺炎的袭来让一切都变得那么不平静。人们的担忧，社会的恐慌，笼罩着这一场没有硝烟的战场，但时时刻刻又有种温暖人心、点燃希望的温情散发着永远的芬芳。 没有从天而降的英雄只有挺身而出的凡人。春节期间，本该是万家团圆的欢喜时刻，在大爱面前医护人员们选择了坚定的离别，整装待发，赶赴疫区的第一线。诺大的行李箱里除去必备的医疗器材，就是不少的成人纸尿裤。因为一旦脱下防护服就意味着需要重新换新的，为了节约物资他们不得不身穿长达九个小时的工作服。这些平凡的人是丈夫，是妻子，是父母心疼的孩子，也是孩子眼中的大树，但他们更是英雄，是最美的逆行者。
爱因博大而变得高贵。年过八旬的医者钟南山爷爷，曾在非典中担当大任，如今又挂帅出征，不知疲倦的拼搏在科技前沿，积极研究有效治疗方案。已经73岁的李兰娟院士每天睡不到三小时，为了让全国的人民安心，繁重的工作之余，接受了白岩松的专访在深夜为全国网友答疑解惑。
什么叫逆流而上?在生与死的考验面前与最爱的人道一声珍重，在危急时刻“我自己愿意来的，我愿意承担这一切”，这样简单的一句话足以展现爱的光芒，正是因为有了这些逆行者才有了我们每个人昂首阔步的前行。
然而，依旧有些令人气愤的是一些不法分子趁机哄抬物价，甚至单纯追求利益，把废弃口罩重新加工利用发国难财;一些无脑家属闹医，伤医，不顾大局任由自己撒泼耍赖;还有一些人顶风作案参加聚会走亲访友……雪崩之时没有一片雪花是无辜的，作为后方安全的我们不能深入到一线实干，但却也不能在后院起火兴风作浪。
那么作为一名普通人我们能做些什么呢?第一听党指挥，尽量减少外出。因为疫情严重性事关公共安全，宅在家不乱跑就是我们能做的最大贡献;第二拒绝野味，敬畏自然。没有买卖就没有杀害。保护野生动物的迫切性早已不单是保护生态环境这么单一。同样是地球上的生物，我们更应将自身置于其中，因为命运共同体我们同呼吸;第三积极宣传疫情防护 措施 ，号召大家捐献物资共渡难关。
回望历史，1998年抗洪抢险，生命之堤，齐心协力，决口奋战;2003年抗击非典，病毒来犯，生死之战，众志成城;2008年汶川地震，八方支援，同舟共济，重建家园……多少次患难与共的中华民族在危机中凝聚，聚沙成塔挺起中华民族的脊梁。如今的2020年的疫情我们同样不彷徨，“雷火”凭借中国速度托起武汉的重量，祖国的伟大，人民的团聚，让我们坚定相信这一切终将成为过往。
疫情议论文5
顺行者，常人之力可得之;逆行者，非坚韧不拔之志，忠胆为民之心，杏林春暖之德不可至哉!医者仁心,诚如斯言!
在我们身边，有这样一群人，他们本该青春洋溢，活力多彩，但他们披上白衣，剪去长发，奋战在死亡的一线;在我们眼中，有这样一类人，他们本该子孙绕膝，颐养天年，但高铁“逆行”，也无顾耄耋，无念生死。
他们是谁?他们身着最纯洁高尚的色彩，眼露最坚毅温暖的光辉。他们是一群兢兢业业恪守岗位的普通人——医者。
温馨地问一句,姐姐您今天吃饭了吗?
ICU灯光如霓虹光一般洒下，防护服如同华丽礼服一样多彩醒目，一张张动人的脸庞登上头条，被人铭记。恍恍惚惚间，医生仿佛一夜之间成为了最炫丽夺目的新星。其实，掀开面罩，摘下口罩，他们也只是平平凡凡，普普通通的人。他们也喜欢看小岳岳说相声，开怀大笑;他们也会头晕劳累，一病不起;他们也有家庭，有爱人，有孩子。他们为了抗击疫情推迟婚期，一句“幸福美满”的祝福足以让其无限甜蜜;他们为了救人双手裂纹遍布，一句“多注意自己身体”的叮咛，足以消除他们一夜的疲惫;他们为了他人抛小家为大家，一个对“我把妈妈和外公都借给你”的点赞，便可给予他们莫大的支持。他们不是神祗，只是你、我、他当中的一位母亲，一个孩子。
牵挂地留一句，逆行者，请平安归来。
孙思邈曾言：“人命至重，有贵千金，一方济之，德愈于此”。诚然，逆行者之德，有过之而无不及。他们之中，有老骥伏枥，再战疆场的钟南山;有十七年前“非典”母送子，现如今“子送女”的一家接棒三代;亦不乏各省各县迎难而上的万余人支援队伍。他们未曾恐惧，更无彷徨，因为前方是可亲可敬的战友，后方是心怀信仰、盼你平安归来的家人。逆行之路，虽荆棘丛生，但都有一盏灯，时时为你点亮。
诚心地赞一句，英雄，你无负此二字。
《黄帝内经》有言“上医医国，中医医人，下医医病”。然于你们而言，面对病毒，你们在医病;面对患者，你们在医人;面对武汉，面对中国，你们在医国。何谓英雄?身患绝症，永不止步，与时间赛跑的金银潭医院院长在用生命诠释这两个字;同为医生，亲为夫妻，在交接病人转院短暂碰面时，一句“交给你，我放心”，无愧对这二字;面对镜头，郭威医生“不想当英雄，只想父老乡亲不受病痛折磨”的心声赋予了这二字生命与活力。真心英雄，用双手托举生命的高度。
愿不久之日，见钟老笑颜，圆护士美梦，泣母子重逢。此日方觉，车水马龙，人声鼎沸，实乃太平之盛况!
没有一个冬天不可逾越，没有一个春天不会到来。最美“逆行”，最靓白衣，此一役，我中华必定凯旋!
【导语】新型冠状病毒感染的肺炎疫情受到全社会高度关注，特别是武汉人民的生命安全和身体健康牵动着我们每一个人的心。下面是我为大家整理的抗击新型冠状肺炎的作文范文，仅供参考，欢迎阅读。
2020，这个被许多人传颂充满爱的年份，被一种病毒开启，给全中国乃至全球人刻骨铭心的记忆。
要过年啦！除夕的前一天，我们要一起回外婆家吃团圆饭。我自小由外公外婆带着长大，自从上了初中，去外婆家吃饭都成了奢侈的事情。我是特别想念他们的。本来说好的，爸爸带我和弟弟在家先做好准备（穿新衣，拿年货），妈妈一下班我们就一起去外婆家。可到四点多，妈妈突然来电说：“你们先去外婆家吧，我稍微迟点过来。”我正想说：“开两辆车去不是浪费嘛……”她的电话已经收线了。
傍晚五点多，妈妈还是没来。打电话给她，她不是忙音，就是急匆匆地跟我们说句：“我快来了。”
天全暗了，雨也大了。外公外婆的电话连环催不断响起，妈妈终于来了。
原来，村里来了个湖北自驾车回来过年老乡，他们村里的工作人员紧急集合，去那户老乡家里消毒，排查，宣传，让他在家隔离14天。
本来是在电视上看新闻，觉得就是个新闻，这下子，这病毒的威胁可能就在身边了。我们一边吃饭，爸爸妈妈一边刷手机给我们大家普及防治新型冠状病毒的知识。最关键的是不要出门。
外婆说：“我们没事的，家里吃的，喝的都备足了，本来是要请客用的，现在大家都不出门了，够我们在家吃个把月的。”
我们吃着饭，但心里没有一点担忧。
可没想到，每天早上，疫情都在蔓延，没几天功夫，全国地图都成了红色，确诊人数呈爆炸式增长，而且令人害怕的是不断有人死亡，等待我们的也只有呆在家中，不出门来确保自身安全或是染上疾病！
可，我家，有一个人，却每天会在再三嘱咐说：“管好弟弟，不要出门啊。”然后，她带起口罩出门了。对，我妈妈！我们央求她，“不要出门啊，外面多危险啊。”她说，隔离的羣众得有人去每天看一下他们，村里的宣传还要每天继续。
年初三的下午，妈妈急急忙忙地赶回来，连口罩都不摘，说是要来拿下车，因为她要去庙里拍照，顺便再去看一下有没有人正准备请客，让他们不要弄了。我强烈要求去看看，我带好口罩，而且不下车。她拗不过我，便同意了。路上，我们远远地便看到一户人家周围都用大篷子盖起来，不用说，他们正准备请客了。我们赶忙开过去，走进才知道，他们是要办喜酒，而且有十七八桌的客人呢，这怎么行，妈妈赶忙去劝他们，与我们见面的是一个中年女人，他对我们说：“这是我女儿结婚，他这一辈子只有这一次，我们怎么能不弄呢。”妈妈语重心长地对他说：“您不知道，现在正是疫情高发期，万一你的客人中有一两个人生那个病了，全部人都要隔离，万一有感染上了，那怎么办？”可是，她还是执迷不悟，非说自己的客人不会有病毒的，无奈，我们拍完照就回村里汇报。
晚上，妈妈好像着了魔一样，不断地打电话，一打就是十几分钟，我们知道，她忙着工作呢。
第二天，妈妈笑容满面地走进来，我忙问：“怎么了？”她答道：“昨天那个人，他同意只请一桌了，就家里的几个人吃一餐！”我无奈地对她说：“这有什么好高兴的，再说，这又不关你的事，上次她不同意，那你就不要管他了，下次出事了也不会赖在你头上。”她还是语重心长地对我说：“你不知道，妈妈是 *** 员，就算没有这份工作，我还是要去劝她的，而且， *** 员要走在前头。”
晚上，看新闻，看到一家医院的负责人说：“现在，我们把第一批医务工作人员换下来了，第二批，全部换上党员！”爸爸说：“不管什么时期， *** 员都冲在最前面。”
是啊， *** 员一直在最前面，他们一直在默默无闻地工作。当然，这个春节里，除了这些白衣天使外，还有无数的人坚守在自己的岗位上，认真做好自己的本职工作：环卫工人、公交司机、社区服务人员……
而我，能做的，就是好好呆在家里，哪里都不去，绝不给防控工作添乱！更要为我妈省点口罩！她每天外出需要！
今年，武汉爆发了新型肺炎，举世恐慌。
历史总是惊人的相似，十七年前的今天，非典爆发，全国上下皆陷入恐慌。如今战争再次爆发，我们必将众志成城，同仇敌忾。
多少人不幸感染，生命垂危；又多少人勇敢上前，不畏牺牲。
病毒在武汉瞬间蔓延开来，无数市民相继中招。而且病毒已传向了全国各地，目前全国共报告新型肺炎病例1345例，死亡41例。这些数字令人震惊，看到这些数字，我们不禁发自肺腑地说一句：“加油，武汉！加油，中国！”
尽管这样，我们也不曾退缩。一位即将出院的新型肺炎患者高兴地说：“家人的鼓励和支持，给了自己战胜病魔的信心。”尽管他仍戴着口罩，但仍掩饰不住他内心的喜悦。
成功治愈的消息无疑给了人们天大的喜悦：肺炎是可治的！这增强了中国人民战胜病毒的信心，这件事意义重大！一位老记者说。
在治愈成功的捷报传来时，还有一则更暖人心的消息传来：钟院士乘车抵达武汉。没错，就是抗非英雄钟南山院士！亿万人民高呼：他来了，他来了，他来了！
医者心父母心，医生们在此时此刻像个战士一样挺身而出，纷纷前往武汉去救治病人。他们放弃了假期，也不顾忌了自己的性命，义无反顾地奔向武汉。一位有着20多年工龄的医生在申请书中这样写到：“不记报酬，无论生死。”一句话，抛头颅洒热血的壮士气概可见一斑。
记者采访了一位在武汉医院重症监护室的护士。记者问：你会有什么感受吗？护士回答：在走进监护室前肯定会有点紧张，甚至有点恐惧，但进去后就不会有这些心情了。“为什么呢？”“因为我穿上了白大褂，就有一份医者的责任感在心中，就不会害怕了。”面对提问，护士坚定地说，双眸中闪着坚毅。此时此刻，她正披着白褂，握着拳，喘着气地回答记者的提问。
有战士在前冲锋陷阵，我们一定要做好后勤防护工作。千万要少外出，出门要带口罩，抵住病毒的'进攻，让我们的战士无后顾之忧。
我们一定要保护好自己。相信，我们一定能很快取得战争的胜利！
鼠年的钟声剧响起！一场人类的家园保卫战悄然无声地打起！人们还沉浸在过新年的喜悦中，心想着一年没见的亲人！然而新型冠状病毒跟随着春运人口的大迁徒，来势凶猛，确诊病例从武汉的27例，一下扩散至全国的1万多例。
在这场没有硝烟的战争里。全国各地全力进行防控，遏制疫情蔓延。而作为疫情中心的武汉更成为核心"战场"。医护人员、医疗物资、生活保瞳物资紧急集结，驰援武汉。每个中国人的心都凝聚在一起，大家逆向而行，贡献力量。
除夕夜，一个家家团圆吃年夜饭的日子。150人的军队医疗队连夜出发飞赴武汉，支援抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情。全国各地的医疗队陆续集结出发。火神山医院施工现场灯火通明，各种机械开足马力，建设者们争分夺秒，力争早日完工。现场就是战场，早日交工，就能提前一分钟遏制疫情蔓延。
从84岁高龄的钟南山院士亲赴武汉，到15名医务人员确诊被病毒感染，再到梁武东医生的牺牲……医护工作者们不计报酬、无论生死，在我们与病毒之间筑起高墙，在看不见的战场上冲锋陷阵。“他们是白衣天使，更是每个人心目中的英雄”，在医护工作者身上，我看到了高贵的品格！“哪有什么白衣天使，只不过是一羣平凡的人披上了一身载着使命的外衣。”这是一位医生的话，普实而圣洁！我看到了中华民族的凝聚力！让我们向在祖国各地依然坚守岗位的册医务工作者致以崇高的敬意！
这是一场没有硝烟的战争，是一场生与死的较量。在灾害面前，我们中华民族从未畏惧，永远奋勇向前！武汉——这座历史名城，我们与你同在。众志成城，抗击肺炎！