在当前的大数据时代下,互联网中文本数据规模庞大使得文本挖掘工具被越来越多的使用。主题模型作为一项重要的文本挖掘技术,在实践中常依赖于近似推理方法,包括以马尔可夫链蒙特卡罗为代表的随机性近似和以变分推理为代表的确定性近似方法。本文聚焦于近似推理算法,建立高斯混合模型对比了多种近似推理算法的多项性能,实现了基于融合算法的文本主题推理,并对算法与模型进行优化与可视化分析。综述了在变分推理领域近年来的国内外研究成果,针对当前存在的问题提出了改进思路,阐明了论文的研究背景、目的与意义。概述了所涉及的数学概念与方法,包括蒙特卡罗方法、马尔可夫链、变分推理的基本框架和潜在狄利克雷分配模型等核心概念与方法。阐明了近似推理问题、随机性近似推理和确定性近似推理的主要方法,包括Metropolis-Hastings采样法、切片采样法、汉密尔顿蒙特卡罗采样法、无掉头采样法、平均场变分推理算法、自动微分变分推理算法、规范流变分推理算法、Stein变分梯度下降算法和变分贝叶斯自动编码器算法。在对比实验部分,建立了高斯混合模型并使多种近似推理方法在模型中运行,通过有效性、准确性、鲁棒性等多项指标对比,证明了规范流变分推理算法的全面性。在文本主题推理部分,介绍了实验所用数据源的选取和数据集的制作过程,根据文本数据集的特点确定了一致表示形式,基于词频矩阵建立了潜在狄利克雷分配主题模型;分析了变分贝叶斯自动编码器算法与规范流变分推理算法融合的可行性,将二者融后在LDA主题模型上运行,提升了单一算法的运行效果;探究了所涉及参数与运行效果之间的关系,并对融合算法与主题模型做出优化;引入了可视化工具,对优化结果做出了基于可视化的分析。规范流变分推理具备在多种指标间取得平衡的能力,且足够灵活,具有与其他算法融合实现进一步提升的空间。主题推理研究显示,变分贝叶斯自动编码器与规范流变分推理的融合算法显著优于单一算法,其在证据下界、预测概率和有效主题词等方面相较于单一算法都有显著提升;根据所涉及参数与运行结果间的关系,本文对算法与模型进行了优化,并通过可视化分析证明了运行结果能够准确且全面地反映原始文本内容。