Sjá frásöguna hér að neðan og svara spurningunni á sama tungumáli og frásöguna:  Gangi: Dæmigerð framkvæmd LDA tækni krefst þess að öll sýni séu fyrirfram í boði. Hins vegar eru til aðstæður þar sem allt gagnasetið er ekki í boði og inngangsgögn eru skoðuð sem straumur. Í þessu tilfelli er æskilegt að útdráttur einkenna LDA hafi getu til að uppfæra reiknuð einkenni LDA með því að fylgjast með nýju sýnunum án þess að keyra reiknirit á öllu gagnasetinu. Til dæmis, í mörgum rauntíma notkun eins og hreyfanlegur vélmenni eða andlitsþekkingu á netinu, er mikilvægt að uppfæra útdregin LDA eiginleika um leið og nýjar athuganir eru í boði. Aðferðafræði til að draga úr einkennum LDA sem getur uppfært einkenni LDA með því einfaldlega að fylgjast með nýjum sýnum er aukaleg LDA-algorítmi og þessi hugmynd hefur verið rannsökuð ítarlega á síðustu tveimur áratugum. Chatterjee og Roychowdhury lögðu til aukna sjálfstætt skipulagða LDA-algorítma til að uppfæra LDA eiginleika. Í annarri vinnu lögðu Demir og Ozmehmet til á netinu staðbundna námsalgorítma til að uppfæra LDA eiginleika smám saman með því að nota villuleiðréttingu og Hebbian námsreglur. Síðar, Aliyari og félagar unnu hraða aukningaralgoritma til að uppfæra LDA eiginleika með því að fylgjast með nýju sýnunum.  Spurning: Hvað er hægt að gera án þess að þurfa að keyra algoritma á öllu gagnasetinu?
Útdráttur LDA-þátta til að geta uppfært reiknaða LDA-þátta með því að fylgjast með nýju sýnunum