as markers of new topic occurrences

as markers of new topic occurrences in the data
stream. This is because the semantics of an up-and-coming topic are
often reflected in the frequent presence of a few distinctive words in the
text stream. At a given period in time, the nature of relevant topics could
lead to bursts in specific features of the data stream. Clearly, such features
are extremely important from a clustering perspective. Therefore,
the method discussed in [48] uses a new representation, which is referred
to as the

Kết quả (Việt) 1:

như là dấu hiệu của sự kiện chủ đề mới trong dữ liệudòng. Điều này là bởi vì ngữ nghĩa của một chủ đề upthường được phản ánh trong sự hiện diện thường xuyên của một số từ đặc biệt trong cácdòng văn bản. Tại một thời gian nhất định trong thời gian, bản chất của các chủ đề có liên quan có thểdẫn đến các vụ nổ trong các tính năng cụ thể của các dòng dữ liệu. Rõ ràng, các tính nănglà cực kỳ quan trọng từ một quan điểm kết cụm. Do đó,phương pháp thảo luận trong [48] sử dụng một đại diện mới, được gọiđể như là những

Kết quả (Việt) 2:

như đánh dấu lần xuất hiện chủ đề mới trong các dữ liệu
dòng. Điều này là do ngữ nghĩa của một-và cập tới chủ đề được
thường được phản ánh trong sự hiện diện thường xuyên của một vài từ đặc biệt trong các
dòng văn bản. Tại một thời gian nhất định trong thời gian, bản chất của chủ đề có liên quan có thể
dẫn đến các vụ nổ trong các tính năng cụ thể của các dòng dữ liệu. Rõ ràng, các tính năng như vậy
là cực kỳ quan trọng từ góc độ clustering. Do đó,
phương pháp thảo luận trong [48] sử dụng một đại diện mới, được gọi
là các