摘要：对云环境下多载体图书信息进行分类能够提高多载体图书信息的利用效率。针对当前多载体图书信息分类方法存在的分类准确度较低,分类速度较慢问题,提出一种基于LDA模型的云环境下多载体图书信息自动分类方法,根据多载体图书信息在影射空间中的Euclidean距离,确定多载体图书信息特征聚类的目标函数,根据目标函数初始化聚类中心,实现核函数影射构造,确定图书信息样本到聚类中心的距离,根据到聚类中心的距离,对核矩阵进行改进,构建多载体图书信息特征提取模型。利用构建的模型,通过吉布斯参数采样,构建LDA模型,根据LDA模型中图书信息主题分布和特征词分布的后验概率,完成多载体图书信息自动分类。实验结果表明,所提方法进行图书信息分类,分类速度较快,且分类的准确度较高。

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