摘要： Latent Dirichlet Allocation IntroductionLDA是给文本建模的一种方法，它属于生成模型。生成模型是指该模型可以随机生成可观测的数据，LDA可以随机生成一篇由N 个主题组成文章。通过对文本的建模，我们可以对文本进行主题分类，判断相似度等。在90 年代提出的 LSA 中，通过对向量空间进行降维，获得文本的潜在语义空间。在 LDA 中则是通过将文本映射到主题空间，即认为一个文章有若干主题随机组成，从而获得文本间的关系。LDA 模型有一个前提：bag of word。意思就是认为文档就是一个词的集合，忽略任何语法或者出现顺序关系。LDA的建模过程是逆向通过文本集合 阅读全文

摘要： 它是Google排名运算法则（排名公式）的一部分，是Google用于用来标识网页的等级/重要性的一种方法，是Google用来衡量一个网站的好坏的唯一标准。在揉合了诸如Title标识和Keywords标识等所有其它因素之后，Google通过PageRank来调整结果，使那些更具“等级/重要性”的网页在搜索结果中另网站排名获得提升，从而提高搜索结果的相关性和质量。其级别从1到10级，10级为满分。PR值越高说明该网页越受欢迎（越重要）。例如：一个PR值为1的网站表明这个网站不太具有流行度，而PR值为7到10则表明这个网站非常受欢迎（或者说极其重要）。一般PR值达到4，就算是一个不错的网站了。Go. 阅读全文

摘要： 什么是增量更新？ 阅读全文