Spark LDA 实例

一、准备数据

数据格式为：documents: RDD[(Long, Vector)]，其中：Long为文章ID，Vector为文章分词后的词向量；

通过分词以及数据格式的转换，转换成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、模型参数

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、结果输出

topicsMatrix以及topics(word,topic))输出。mllib上的lda不是分布式的，目前只存储topic的信息，而不存储doc的信息，如果获取只能使用ml中的lda或者通过以下代码实现。

val ldamodel = lda.run(documents)
val distLdamodel = ldamodel.asInstanceOf[distributedLdamodel]
distLdamodel.topicdistributions