Spark LDA 實例

一、準備數(shù)據(jù)

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數(shù)據(jù)格式為：documents: RDD[(Long, Vector)]，其中：Long為文章ID，Vector為文章分詞后的詞向量；

通過分詞以及數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換成RDD[(Long, Vector)]即可。

二、建立模型

import org.apache.spark.mllib.clustering._
val ldaOptimizer = new OnlineLDAOptimizer().setOptimizeDocConcentration(true)
val lda = new LDA()
lda.setK(params.k)
.setMaxIterations(params.maxIterations)
.setDocConcentration(params.docConcentration)
.setTopicConcentration(params.topicConcentration)
.setOptimizer(ldaOptimizer)
.setCheckpointInterval(10)
.setSeed(1234)
val modelLDA: LDAModel = lda.run(corpus)
modelLDA.save(sc.sparkContext, params.modelPath)

三、模型參數(shù)

case class NewsParams(
    k: Int = 100,
    maxIterations: Int = 100,
    docConcentration: Double = -1,
    topicConcentration: Double = -1,
    stopWordFile: String = "zh_stopwords.txt",
    modelPath: String = "LDAModel.14.100",
    ldaJsonPath:String = "ldaModel.14.200.json",
    vocabPath: String = "vocab_info" )

四、結(jié)果輸出

topicsMatrix以及topics(word,topic))輸出。mllib上的lda不是分布式的，目前只存儲topic的信息，而不存儲doc的信息，如果獲取只能使用ml中的lda或者通過以下代碼實現(xiàn)。

val ldaModel = lda.run(documents)
val distLDAModel = ldaModel.asInstanceOf[DistributedLDAModel]
distLDAModel.topicDistributions

文章名稱：SparkLDA實例
本文URL：http://www.aaarwkj.com/article28/igepcp.html

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