12、主题建模与电影推荐系统：技术解析与实践应用

主题建模与电影推荐系统：技术解析与实践应用

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）算法是最常用的主题建模算法之一。

1.1 LDA算法的评估指标

LDA算法通过计算平均对数似然来评估模型的性能。以下是计算平均对数似然的代码示例：

avgLogLikelihood)
println()

该代码计算了LDA模型的平均对数似然，训练数据的平均对数似然为 -209692.79314860413。关于似然测量的更多信息，可参考 似然函数 。

我们可以利用这些指标回答一些问题，例如：
- 文档X和Y有多相似？我们需要从所有训练文档中获取最低似然，并将其作为比较的阈值。
- 如果对主题Z感兴趣，应该先阅读哪些文档？通过仔细观察主题分布和相对词权重来决定。

1.2 其他主题模型与LDA的可扩展性

除了LDA，还有一些更强大的主题建模算法，如概率潜在情感分析（pLSA）、Pachinko分配模型（PAM）和分层狄利克雷过程（HDP）算法。然而，pLSA存在过拟合问题，HDP和PAM则是用于复杂文本挖掘的更复杂算法。非负矩阵分解也是一种在文档集合中查找主题的方法。

LDA的并行化并不简单，许多研究论文提