Modelo de tema correlacionado dinámico supervisado para clasificar series temporales categóricas
Autores: Pais, Namitha; Ravishanker, Nalini; Rajasekaran, Sanguthevar
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Modelo de tema correlacionado dinámico supervisado para clasificar series temporales categóricas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Supervisado
Modelo de temas correlacionados dinámicos
Series temporales
Temas latentes
Marco de espacio de estados
Clasificación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, describimos el modelo de tema correlacionado dinámico supervisado (sDCTM) para clasificar series temporales categóricas. Este modelo extiende el modelo de tema correlacionado utilizado para analizar documentos textuales a un marco supervisado que presenta modelado dinámico de temas latentes.
Descripción
En este documento, describimos el modelo de tema correlacionado dinámico supervisado (sDCTM) para clasificar series temporales categóricas. Este modelo extiende el modelo de tema correlacionado utilizado para analizar documentos textuales a un marco supervisado que presenta modelado dinámico de temas latentes.