基于LDA主题相似度的SVM迁移学习

针对文本分类领域中的迁移学习方法,提出了一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题生成模型相似度的支持向量机(SVM)迁移学习新思路。基于此思想,提出了迁移学习算法LDA-TSVM。本算法通过对目标域的主题进行分类,依据主题分类信息熵对训练数据进行筛选,分别计算每个训练样本的权重,使得训练集与目标集有很高的相似度,从而达到迁移学习的目的。本算法不仅未引入辅助集,而且还考虑了样本本身的差异,有效地提高了源域数据集与目标域数据集的相似性。实验结果表明了新迁移算法的有效性。

SVM transfer learning based on LDA subject similarity