隐含狄利克雷分配 (LDA) 是一种强大的机器学习技术，可用于识别大量文档集合中的潜在主题。在新闻分析领域，LDA 可用于识别新闻报道中的主要主题，揭示新闻报道的趋势和模式，并深入了解公众舆论。 LDA 模型假设每篇文档都是由多个主题组成的混合体，而每个主题又由一组特定的词语来定义。通过分析文档中词
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基于隐式标签，利用LDA（潜在狄利克雷分配）模型挖掘用户和物品的潜在主题分布，构建用户-物品主题矩阵，利用协同过滤算法进行推荐。
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使用python编写的统计学LDA模型实战案例， In [3]: import pandas pd In [4]: data = pd.read_csv('Smarket.csv',index_col=0) In [5]: data.shape #数据维度Out[5]: (1250, 9) In [
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在海量数据处理环境下，探索了一种结合潜在狄利克雷分配 (LDA) 和交替最小二乘 (ALS) 的智能推荐算法。该算法利用 LDA 模型提取用户的潜在兴趣特征，并结合 ALS 算法构建用户-物品评分矩阵，从而为用户提供个性化推荐。分析了算法的理论基础、实现方法和性能评估，为在大数据环境下提高推荐系统的
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