Vt allpool toodud lõik ja vasta sellele küsimusele hiljem sama keeles kui lõik:  Üleminek: LDA tehnika tüüpiline rakendamine nõuab, et kõik proovid oleksid eelnevalt kättesaadavad. Siiski on olukordi, kus kogu andmekogum ei ole kättesaadav ja sisendandmeid vaadeldakse vooluna. Sellisel juhul on soovitav, et LDA funktsiooni ekstraheerimine oleks võimeline ajakohastama arvutatud LDA funktsioone, vaadates uusi proove, ilma et algoritm oleks töötanud kogu andmekogumil. Näiteks paljudes reaalajas kasutatavates rakendustes, nagu mobiilrobotiteaduses või näotuvastuses internetis, on oluline uuendada ekstraheeritud LDA funktsioone niipea, kui on saadaval uued vaatlused. LDA funktsiooni ekstraheerimise tehnika, mis võib ajakohastada LDA funktsioone, lihtsalt jälgides uusi proove, on inkrementaalne LDA algoritm ja seda ideed on viimase kahe aastakümne jooksul põhjalikult uuritud. Chatterjee ja Roychowdhury pakkusid välja LDA funktsioonide uuendamiseks järkjärgulise enesehaldusliku LDA algoritmi. Teises töös pakkusid Demir ja Ozmehmet välja veebipõhiste kohalike õppealgoritmide, et ajakohastada LDA funktsioone järk-järgult, kasutades vigade parandamist ja Hebbi õppe reegleid. Hiljem leidsid Aliyari et al. kiired inkrementaalsed algoritmid, et uuendada LDA omadusi uute proovide jälgimisega.  Küsimus: Mida saab teha, ilma et kogu andmekogumil oleks vaja käivitada algoritmi?
LDA funktsiooni ekstraheerimine, et olla võimeline uuendama arvutatud LDA funktsioone uute proovide jälgimise teel