Probabilistic latent semantic indexing （T. Hofmann, SIGIR, 1999）
這篇 paper 提出以機率的方法（ EM-algorithm 配合 貝氏定理）去計算出 P(d,w) 的機率，有別於之前的 Latent Semantic Indexing（LSI）是用 Singular Value Decomposition (SVD) 的方法。
maximization of the log-likelihood function
而 P(d,w) 可以藉由貝氏定理分解成
然後由 EM-algorithm
E-step:
M-step:
