语言：python
主要功能：使用NMF主题建模实现大规模文本分类
美国PYTHON代写 1.用树储存主题建模的主题（topic）、文档（document）、关键词（word），根节点是所有的文档，子节点是相关的主题及其文档和关键词2.用以下几个基础方法组合实现对用户对主题建模进行交互：①分割 把一个父节点的内容用NMF算法分割成多个子节点内容
需求： 美国PYTHON代写
1.用树储存主题建模的主题（topic）、文档（document）、关键词（word），根节点是所有的文档，子节点是相关的主题及其文档和关键词
2.用以下几个基础方法组合实现对用户对主题建模进行交互：
①分割 把一个父节点的内容用NMF算法分割成多个子节点内容 美国PYTHON代写
②合并 合并两个子节点T1和T2，成立新的节点T0，T0位置在原来的T1上，T1和T2成为T0的子节点
③插入 把一个节点插入到另一个节点成为它的子节点
④剪切 把节点去除并放入待用箱
⑤算法计算 用NMF算法重新计算进行过改动的节点
3.用这些基础交互进行组合：
主题级交互：
- 移动：将节点T1中权重低的文档分配给其他兄弟节点，再分配到指定新节点。
- 合并：将两个节点T1,T2（非兄弟节点）归到T2节点下并进行NMF，生成新的两个子节点。
- 分割：同基础操作分割
- 删除：将节点T1中的高权重文档放入待用集合中，将剩余的文档用NMF分配给兄弟主题。
- 修复：将删除的T1给如指定的T2
文档级交互 美国PYTHON代写
- 创建： 指定一个节点T1的关键文档d，创建一个在该节点下的新子节点。
- 移动：指定一个节点T1的关键文档d，将d及其类似的文档添加到另一个节点成为该节点的子节点。
- 删除：删除节点T1中的关键文档d及其类似文档到待用集。
关键词级交互
- 创建： 指定一个节点T1的关键词集w，创建一个在该节点下的新子节点。
- 移动：指定一个节点T1的关键词集w，将w添加到另一个节点成为该节点的子节点。
- 删除：删除根据节点T1中的关键词集合w的相关文档到待用集。 美国PYTHON代写
- 添加单词：向主题T1添加新的关键词w，重新进行NMF计算进行文档分配。
- 更改权重：更改主题T1中关键词w的权重，重新进行NMF计算进行文档分配。
需要能查看主题下的关键词排序及相关文档，和关键词最相关的文档。
