本文提出了一种加速球形K均值聚类算法，针对大规模高维稀疏文档数据集，显著减少相似性计算中的乘法次数，实验结果表明其速度优于现有技术。

本文探讨了高维稀疏计数数据的主题建模，比较了多种算法，强调超参数优化对性能的影响。提出了一种新型主题模型和推理方法，利用预训练语言模型改善短文本建模，显著提升了主题质量和聚类效果。