作者：苏格兰折耳喵—————————————————————————————————————————————————————
对于当下共享单车在互联网界的火热状况，笔者想从大数据文本挖掘的角度来做一番分析，主要是从海量的文本数据中找到有价值的讯息和观察视角，透过文本挖掘了解共享单车相关的热门话题和潜在趋势。
Note:本文写于2017.07,那个时候，共享单车界算是“那时花开月正圆”，局势还
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2024-06-04 11:29:02
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主题模型 LDA 入门（附 Python 代码）
一、主题模型在文本挖掘领域，大量的数据都是非结构化的，很难从信息中直接获取相关和期望的信息，一种文本挖掘的方法：主题模型（Topic Model）能够识别在文档里的主题，并且挖掘语料里隐藏信息，并且在主题聚合、从非结构化文本中提取信息、特征选择等场景有广泛的用途。 主题可以被定义为“语料库中
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2023-10-24 22:38:14
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# LDA主题建模与Python中的主题数确定
主题建模（Topic Modeling）是一种自然语言处理技术，用于从大量文档中提取隐藏的主题。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是最常用的主题建模算法之一，它能够根据文档的单词分布自动识别主题。本文将探讨如何在Python中实现LDA主题建模，并讨论如何确定合适的主题数量。
## LDA主题建模的基本原理
LDA
说明：这是一个机器学习、数据挖掘实战项目
Python实现基于LDA模型进行电商产品评论数据情感分析
前言 在21世纪人工智能大数据时代，网上购物已经成为大众生活的重要组成部分。人们在电商平台上浏览商品并购物，产生了海量的用户行为数据，
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2024-01-25 22:35:29
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gensim是python下一个极易上手的主题模型程序库(topic model)，网址在：http://radimrehurek.com/gensim/index.html 安装过程较为繁琐，参考http://radimrehurek.com/gensim/install.html 中的步骤。我本机用的python2.7，需安装setuptools或者pip，然后
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2024-05-21 21:26:36
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这里我们开始讨论被广泛使用的主题模型：隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation，以下简称LDA)。1. LDA贝叶斯模型LDA是基于贝叶斯模型的，涉及到贝叶斯模型离不开“先验分布”，“数据（似然）”和"后验分布"三块。在贝叶斯学派这里：先验分布 + 数据（似然）= 后验分布 这点其实很好理解，因为这符合我们人的思维方式，比如你对好人和坏人的认知，先验分布为：100
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2024-04-26 21:24:04
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LDA参数
LDA求参推导中国科学技术信息研究所徐硕老师的PDF，对LDA,TOT,AT模型如何使用gibbs sampling求参进行了细致推导，并依据求参结果给出伪代码。参数alpha和beta的选择alpha是一个对称的Dirichlet分布的参数，值越大意味着越平滑（更正规化）。When a is less than 1, the prior distribution is peaked,
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2024-08-23 13:28:55
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最近总是遇到主题模型LDA（Latent Dirichlet Allocation），网上的博客写的天花乱坠而不知所以然，无奈看了最厚的《LDA数学八卦》，观完略通一二，记录于此~顺便放两张遇到的图，挺有意思的，共勉吧： 主题模型 首先我们来看什么叫主题模型~我们来考虑一个问题：判断文本相关程度。怎么判断呢？是看相同词语出现的次数来判断吗？显然这太草率了。从内容角度来讲，只要两篇文章的主
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2024-03-14 14:38:35
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1. LDA基础知识LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型。LDA一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。LDA是一个生成模型，可以用来生成一篇文档，生成时，首先根据一定的概率选择一个主题，然后在根据概率选择主题里面的一个单词，这样反复进行，就可以生成一篇文档；反过来，LDA又是一种非监督机器学习技术，可以识别出大规模文档集或语料库中的主题。LD
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2024-03-22 07:11:08
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作者：郑培引言主题模型是文本挖掘的重要工具，近年来在工业界和学术界都获得了非常多的关注。在文本挖掘领域，大量的数据都是非结构化的，很难从信息中直接获取相关和期望的信息，一种文本挖掘的方法：主题模型（Topic Model）能够识别在文档里的主题，并且挖掘语料里隐藏信息，并且在主题聚合、从非结构化文本中提取信息、特征选择等场景有广泛的用途。Latent Dirichlet Allocation（LD
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2024-03-07 16:20:03
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主题模型LDA原理LDA也称为隐狄利克雷分布，LDA的目的就是要识别主题，即把文档—词汇矩阵变成文档—主题矩阵（分布）和主题—词汇矩阵（分布）。 文档生成方式按照先验概率$P(d_{i})$选择一篇文档$d_{i}$从狄利克雷分布$\alpha$中取样生成文档$i$的主题分布$\theta_{i}$，换言之，主题分布$\theta_{i}$由超参数$\alpha$的狄利克雷分布生成从主题
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2024-05-08 13:53:14
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平台及工具语言：python 平台：anaconda+jupyter notebook 语料库：近三百篇英文文献的摘要主要代码首先，# pandas处理csv数据import pandas as pd
df = pd.read_csv("abs_all.csv",error_bad_lines=False,encoding='gb18030')
df.head()输出： 文本预处理def lemm
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2024-08-23 15:46:47
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LDA主题提取时最佳主题数如何确定 python
在自然语言处理（NLP）中，主题建模是一项重要技术，其中潜在狄利克雷分配（LDA）是一种常用的方法。LDA可以帮助从大规模文本数据中提取潜在主题，以便更好地理解文档的内容。然而，确定最佳主题数这个问题常常让很多数据科学家和开发者感到困惑。
> 关于业务影响分析，确定LDA模型的最佳主题数对于理解用户需求，提高内容推荐系统的准确性至关重要。例如，
参考：1、邹博老师的LDA和采样PPT2、LDA数学八卦3、Latent Dirichlet Allocation，http://www.jmlr.org/papers/volume3/blei03a/blei03a.pdf
LDA主题模型主题数的确定 通过折肘法+困惑度折线确定lda模型的主题个数LDA主题模型主题数的确定前言理论代码图像结论 前言如题，LDA（Latent Dirichlet Allocation）是主题模型中极具代表性的一种，常用于文本分类，推测文本（文档）的主题分布。简而言之：LDA算法可以将文档集中的每篇文章所对应的主题以概率分布的形式给出。给定一些文档集，可通过LDA算法获得这些文档的主题分
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2023-12-07 09:28:51
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介绍性的讲解在此不多讲，本文主要讲主题模型LDA的原理。我们可以从生成模型思考一下，一篇文章由文档进而生成文字，是怎样的一个概率过程呢。在主题模型中，文档“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”。按照该思路，文档中词语出现的概率为： &
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2023-11-01 15:40:53
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主题模型主题模型可以从一系列文章中自动推测讨论的主题。这些主题可以被用作总结和整理文章，也可以在机器学习流程的后期阶段用于特征化和降维。一、简介 LDA-隐含迪利克雷分配，latent dirichlet allocation，是一种主题模型，也就是从收集的文档中推测主题。甚至说LDA模型现在已经成为了主题建模的一个标准，是实践中最成功的主题模型止一。主题就是一篇文章、一段话、一个句子所表达的中
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2024-08-15 00:31:28
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LDA 主题模型LDA的应用方向信息提取和搜索文档分类/聚类、文章摘要、社区挖掘基于内容的图像聚类、目标识别生物信息数据的应用基础函数LDA基本函数LDA涉及的问题共轭先验分布Dirichlet分布LDA模型：Gibbs采样算法学习参数共轭先验分布在贝叶斯概率理论中，如果后验概率p(θ|x)和后验概率p(θ)满足同样的分布律，那么，先验分布和后验分布被叫做共轭分布，同时先验分布叫做似然函数的共轭先
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2024-05-07 23:34:07
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1.LDA主题模型简介主题模型的核心思想是——一篇文章中的每个词语都是经历以下两个步骤之后生成而来：一篇文章以一定概率选择了某个主题，然后并从这个主题中以一定概率选择某个词语。如下图所示：比如某一篇文档 d，它的主题分布如右方红色柱状图所示。这篇文档最有可能是一篇体育，新闻类型的文档。 :所以主题模型本质上想说一篇文章是如何诞生的：
1.首先选择好文章的主题 ，
2 .然后选择好符合主题的词语组合
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2024-01-16 11:27:25
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1 关于主题模型使用LDA做推荐已经有一段时间了，LDA的推导过程反复看过很多遍，今天有点理顺的感觉，就先写一版。隐含狄利克雷分布简称LDA（latent dirichlet allocation），是主题模型(topic model)的一种，由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出。 主题模型属于聚类方法，是一种无监督的学习方法。与通常的tf-id
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2024-03-06 20:36:38
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