32、社交媒体用户情感分析与社区分类

社交媒体用户情感分析与社区分类

1. LDA 算法

1.1 算法流程

LDA（Latent Dirichlet Allocation）算法用于确定文档中每个单词的主题概率分布，其具体步骤如下：
- 输入 ：(M, t, b)，其中 M 是文档数量，t 是主题数量，b 是词汇矩阵。
- 输出 ：文档中每个单词的主题概率分布。
- 步骤 ：
1. 选择 a（a 是主题分布）。
2. 从文档 d 中为每个单词 W 分配主题集合 t 中的一个主题。
3. 对于每个单词 W：
- 对于主题集合 t 中的每个主题，计算概率 (主题 t/文档 d)。
- 计算概率 (单词 W/主题 t)。
4. 给定主题 t 下单词 W 的选择取决于词汇矩阵 b 的分布。

1.2 代码示例

目前文档未提供 LDA 代码示例，但在实际应用中，可使用 Python 的 gensim 库实现，以下是简单示例：

from gensim import corpora, models

# 示例文档集
documents = [
    "Human machine interface for lab abc computer applications",
    "A survey of user opinion of computer system response time",