12、主题建模与电影推荐系统：技术解析与实践

主题建模与电影推荐系统：技术解析与实践

1. 主题建模：LDA算法的应用与分析

主题建模是从大规模文本中挖掘有用模式的有效方法，其中LDA（Latent Dirichlet Allocation）算法是常用的主题建模算法之一。

1.1 LDA算法的评估指标

LDA模型的平均对数似然是评估模型性能的重要指标。通过计算训练数据的平均对数似然，可以了解模型对数据的拟合程度。以下是计算平均对数似然的代码示例：

// 计算平均对数似然
avgLogLikelihood)
println()

对于训练数据，平均对数似然为 -209692.79314860413。关于似然测量的更多信息，可参考 Likelihood function 。

1.2 文档相似度与主题选择

计算文档X和Y的上述指标后，可以回答文档相似度的问题。具体做法是从所有训练文档中获取最低似然值，并将其作为比较的阈值。若对主题Z感兴趣，可通过查看主题分布和相对词权重，决定先阅读哪些文档。

1.3 其他主题模型与LDA的可扩展性

除了LDA，还有一些其他的主题建模算法，如Probabilistic Latent Sentiment Analysis (pLSA)、Pachinko Allocation Model (PAM)和Hierarchical Drichil