آیا تاکنون مجبور شده اید که موضوعات منحصر به فردی را در مجموعه ای از اسناد پیدا کنید؟ اگر دارید ، احتمالاً با Latent Dirichlet Allocation (LDA) کار کرده اید.
LDA به این ترتیب کار می کند:
الگوریتم در کل اسنادی که با آنها کار می کنید خوشه های کلمه ای یکسان را جستجو می کند و به اصطلاح موضوعات منحصر به فردی تولید می کند. اینها موضوعاتی است که در برخی از فرکانس ها در اسناد وجود دارد.
LDA به طور گسترده ای برای تولید محتوای آنلاین استفاده می شود. این الگوریتم به ویژه در فروش و بازاریابی بسیار مفید است.
فرض کنید می خواهید برای شرکت خود آرم ایجاد کنید. چگونه می توانید موردی را پیدا کنید که به بهترین شکل نمایانگر تجارت شما باشد و مشتری جذب کند؟ پاسخ این است که موارد موجود را بررسی کنید و استراتژی های رقبا را مرور کنید.
برای ایجاد یک آرم موثر ، باید داده ها را از وب سایت های رقبا جمع آوری کنید. به این معنا که، شما باید وب سایت ها را تجزیه کنید و LDA را برای ایجاد خوشه های موضوعی مرتبط با هدف برای شما اعمال کنید. براساس نتایجی که به دست می آورید ، می توانید کلمات کلیدی را که بیشترین ارتباط با حوزه خود دارند ، ترسیم کرده و یک آرم جذاب ایجاد کنید.
یا تصور کنید که می خواهید محتوای خود را براساس تحقیقات سئو بهینه کنید. استفاده از LDA به شما امکان می دهد خوشه های موضوعی منحصر به فرد را با کلمات کلیدی در هر خوشه جمع آوری کنید. بر اساس نتایج ، می توانید محتوای خود را طوری تنظیم کنید که از نظر معنایی برای موتورهای جستجو ارزشمند باشد.