Spark MLlib LDA主题模型

最新推荐文章于 2022-06-14 20:11:39 发布
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#spark #mllib #LDA #主题模型

本文介绍了Spark MLlib中的LDA主题模型，详细讲解了如何使用Spark进行LDA实例操作，包括加载数据、建立模型和设置参数，以及如何输出结果。提供了实例代码供参考。
最低0.47元/天 解锁文章
Spark MLlib模型训练—文本算法 LDA(Latent Dirichlet Allocation)
09-06 8742
LDA 是一种生成模型，它假设每个文档都是由多个主题组成的，每个主题又是由词语构成的。主题分布：每个文档的主题分布遵循一个 Dirichlet 分布，通常具有一个超参数 ( \alpha )，表示主题的稀疏程度。词汇分布：每个主题的词汇分布遵循一个 Dirichlet 分布，通常具有一个超参数 ( \beta )，表示词汇的稀疏程度。文档生成：每个文档生成的过程如下：从主题分布中抽取一个主题。从该主题的词汇分布中抽取一个词语。重复以上步骤直到生成整个文档。
Spark MLlib与深度学习：构建新型计算机视觉应用
AI天才研究院
07-14 2180
作者：禅与计算机程序设计艺术 随着大数据、云计算和移动互联网的普及，人工智能（AI）正在成为继“机器学习”之后又一个重要方向。作为一个专门研究人类智能的科学领域，人工智能主要包括机器学习、深度学习、模式识别等多个分支领域。而近年来随着数据处理和存储技术的不断发展，Apache Spark™项目也逐渐被越来越多地用于实现机器学习、深度学习等
Spark MLlib LDA 基于GraphX实现原理及源码分析
tanglizhe1105的博客
02-25 7448
LDA背景LDA（隐含狄利克雷分布）是一个主题聚类模型，是当前主题聚类领域最火的、最有力的模型之一，它能通过多轮迭代的方式把特征向量集合按主题分类。目前，广泛运用在文本主题聚类中。 LDA的开源实现有很多。目前广泛使用的、能够多机器并行处理大规模语料库的有实现有微软的LightLDA，谷歌plda、plda+，sparkLDA等等。下面介绍这3种LDA实现的特点： LightLDA的实现依赖于微
用 LDA 做主题模型：当 MLlib 邂逅 GraphX
枝寒不栖
07-05 534
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。 在Spark 1.3中，MLlib现在支持最成功的主题模型之一，隐含狄利克雷分布（LDA）。LDA也是基于GraphX上构建的第一个MLlib算法。在这篇博文中，我们概述LDA和及其用例，并且解释GraphX是实现它最自然的方式。 主题模型 抽象地说，
Spark LDA
乖兔子的专栏
12-08 9863
关于LDA的理论部分，参考其他博客（链接待定），本文主要记录spark中LDA的实现。spark1.4版本的LDA原文比较简单，下面主要是以翻译官网为主。理论部分LDA是一个主题模型，它能够推理出一个文本文档集合的主题。LDA可以认为是一个聚类算法，原因如下： 主题对应聚类中心，文档对应数据集中的样本（数据行） 主题和文档都在一个特征空间中，其特征向量是词频向量 跟使用传统的距离来评估聚类不一样的是
Spark LDA 主题抽取
What
12-22 1万+
本文主要对使用Spark MLlib LDA进行主题抽取时遇到的工程问题做一总结，列出其中的一些小坑，或可供读者借鉴。关于LDA的具体理论等可以自行google。主题预测请参考：Spark LDA 主题预测开发环境：spark-1.5.2，hadoop-2.6.0，spark-1.5.2要求jdk7+。语料有大概70万篇博客，十亿+词汇量，词典大概有五万左右的词。训练语料代码：apache/spar
spark mllib 入门学习（二）--LDA文档主题模型
u012879957的专栏
07-03 1119
http://www.aboutyun.com/thread-22359-1-1.html问题导读：1.什么是LDA文档问题模型？2.LDA 建模算法是什么样的？3.spark MLlib中的LDA模型如何调优？4.运行LDA有哪些小技巧？上次我们简单介绍了聚类算法中的KMeans算法，并且介绍了一个简单的KMeans的例子，本次按照我的计划，我想分享的是聚类算法中的LDA文档主题模型，计划从下次...
Spark MLlib机器学习第1周
08-10
在机器学习领域，MLlib中实现的算法种类繁多，包括分类算法如决策树、聚类算法如k-means和主题模型LDA、关联规则算法FP-Growth等。除此之外，MLlib还包括了线性代数、优化计算和概率模型的实现，如梯度下降法、拟...
Spark MLlib LDA主题模型算法
ailx10
10-15 323
一、 LDA主题模型算法简介说实话，看的我一脸懵逼，这都是啥玩意？直到我找到了一篇博客[1]，才渐渐的自我解惑了~坚强的孩子 依然前行在路上 张开翅膀飞向自由 让雨水埋葬他的迷惘 ... 要理解LDA涉及到三个点：主题、词、文档我们可以认为文档是从多个主题选择多个词组成的文档到主题，服从多项式分布（文档包含M个主题）主题到词，服从多项式分布（主题包含N个词）LDA是无监督算法，采用词袋模型表达文档...
Spark LDA实战
weixin_34306676的博客
08-13 185
选取了10个文档，其中4个来自于一篇论文，3篇来自于一篇新闻，3篇来自于另一篇新闻。 首先在pom文件中加入mysql-connector-java：   <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-con...
OnlineLDA_Spark:基于Spark的在线LDA
06-26
在线LDA_Spark 基于Spark的在线LDA 该存储库包含来自在线 LDA 实现。 使用 Apache Spark v1.2.0 开发。 共享代码以备不时之需。 主要接口： OnlineLDA_Spark.runOnlineMode(sc: SparkContext, paths: Seq[String], vocab: Map[String, Int], K: Int, batchSize: Int)和 OnlineLDA_Spark runBatchMode(sc: SparkContext, paths: Seq[String], vocab: Map[String, Int], K: Int, iterations: Int) 其中路径是要处理的文件。 有关更多详细信息，请参阅 Driver.scala 中的示例。 性能统计，在 4 节点集群上，每个集群有 16
基于 Spark 框架的文本主题特征提取与分类
01-17
主题模型目前广泛应用于机器学习与自然语言分析等领域，该模型自动分析一系列未识别的文档，试图通过统计信息发现多个抽象主题。主题模型在新闻文本智能处理与推荐领域的应用前景十分广阔。本文首先从文档自动分类为出发点，介绍文本分析的一般流程。 在此基础之上，介绍主题模型和基于 LDA 模型的文本主题特征提取原理。最后结合 Spark 大数据处理的内存迭代和分布式计算特性，实现了基于 LDA 模型的文本主题提取过程，并给 出了在新闻文本数据集上的主题抽取与分类预测结果。
Spark MLlib基于LDA算法的主题分析，scala代码
dreamBoat的博客
10-28 366
package com.xtf.demo.mllib import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.ml.clustering.{DistributedLDAModel, LDA, LocalLDAModel} import org.apache.spark.ml.feature.HashingTF import org.apache.spark.ml.linalg.DenseVector import org.apach.
spark mllib lda 简单示例
weixin_30345055的博客
03-25 185
舆情系统每日热词用到了lda主题聚类 原先的版本是python项目，分词应用Jieba,LDA应用Gensim 项目工作良好 有以下几点问题 1 舆情产品基于elasticsearch大数据,es内应用lucene分词，python的jieba分词和lucene分词结果并不一致(或需额外的工作保持一致)，早期需求只是展示每日热词，分词不一致并不是个问题，现在的新的需求，要求lda和数据无缝...
基于spark mllib的LDA模型训练源码解析
yhao2014的专栏
04-13 8158
一直想写一篇关于LDA模型训练的源代码走读，但是因为个人水平以及时间原因未能如愿，今天想起来就记录了一下源码走读过程。有什么解释的不太清楚或者错误的地方请大家指正。 LDA模型训练大致经过以下这些步骤： 输入数据（已转换为Vector）和参数设置根据LDA选择的算法初始化优化器迭代优化器获得LDA模型 下面对每一步的源码进行代码跟进。完整的项目可以到我的github下载
scala---文档主题生成模型(LDA)算法原理及Spark MLlib调用实例(Scala/Java/python)
智慧与美貌并存
05-10 1522
来源：http://m.blog.youkuaiyun.com/article/details?id=53485305 算法介绍： LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“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
Spark2.0机器学习系列之9： 聚类算法(LDA）
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