본 발명은 효율적인 토픽 마이닝을 위한 비동시적 샘플링 중단 방법에 관한 것으로, N개의 랜덤 변수를 가진 토픽 모델의 반복적인 학습과정에서 각 반복 스텝(iteration step)마다 랜덤 변수의 변화량을 측정하여 더 이상 샘플링이 요구되지 않는 변수들을 우선적으로 샘플링을 중단시킴으로써, 파라메터 추론을 속도 및 메모리 측면에서 효율적으로 수행할 수 있다.본 발명에 의한 비동시적 샘플링 중단 방법은, (a) 데이터의 토픽 분포를 결정하는 단계와, (b) 각 토픽 단위마다 토픽을 결정하는 단계와, (c) 상기 결정된 토픽에 소속될 확률값이 상대적으로 더 큰 토픽 단위를 랜덤하게 선택하는 작업을 반복하여 확률적인 토픽 모델을 추론하는 단계 및, (d) 상기 추론 과정에서 상기 토픽 모델의 각 파라메터들의 추론을 위한 샘플링을 각 랜덤 변수마다 중단 시점을 서로 다르게 조정하는 단계를 포함하고 있다.