LDA是一種無監(jiān)督的算法，作用是從一份文檔中提出文檔的主題，以及主題中的詞語。

一、LDA模型簡介

LDA是Latent Dirichlet Allocation（潛在狄利克雷分配模型）的縮寫，也是線性判別分析（Linear Discriminant Analysis）的簡寫。本文探討的是第一種Latent Dirichlet Allocation（潛在狄利克雷分配模型）技術(shù)。LDA通俗的來講就是一種主題抽取模型。它是一種無監(jiān)督的算法，作用是從一份文檔中提出文檔的主題，以及主題中的詞語。LDA模型應(yīng)用范圍很廣，如我們熟知個性化推薦、商品標(biāo)簽、智能分類等等。

有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)以及半監(jiān)督學(xué)習(xí)的概念是比較容易理解的。這邊就簡單的提一下。

我們知道，AI系統(tǒng)都可以抽象為如圖所示的結(jié)構(gòu)：

我們訓(xùn)練AI，就是要得到一個模型。訓(xùn)練模型的方式有這么幾種：

• 有監(jiān)督學(xué)習(xí)：即通過人工標(biāo)注數(shù)據(jù)，機器從中學(xué)習(xí)得到模型，如分類、回歸算法。
• 無監(jiān)督學(xué)習(xí)：機器直接通過海量的數(shù)據(jù)自主學(xué)習(xí)得到模型。，如聚類算法。
• 半監(jiān)督學(xué)習(xí)：機器通過少量的人工標(biāo)注數(shù)據(jù)和海量的無標(biāo)注數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)得到模型。半監(jiān)督學(xué)習(xí)的特點就是，用少數(shù)的人工標(biāo)注數(shù)據(jù)就能得到一個不錯的模型，隨著模型的使用，產(chǎn)生的糾錯數(shù)據(jù)又能反過來提升模型的精度，最終使得模型得到最優(yōu)。

回到我們要講的LDA模型。根據(jù)場景的不同，數(shù)據(jù)的不同可以選擇不同的方案。如定制化場景下，可以做有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，以達(dá)到較好的精度。如在to C的產(chǎn)品中，則使用半監(jiān)督的學(xué)習(xí)方式可以讓產(chǎn)品具有個性化推薦的能力。

簡單解析一下LDA模型的原理：

在LDA模型中，文檔是由詞語組成主題，再由主題組成的文章。在主題中，有詞語的一個概率分布，概率越高表示與主題的關(guān)聯(lián)性越大。相對的，文檔中有一個主題概率分布，概率越高代表與文檔的相關(guān)性越高。LDA的簡化公式如下：

P(詞語|文檔)=∑P（詞語|主題）×P（主題|文檔）

LDA從詞語在文檔中的概率學(xué)習(xí)得出詞語在主題中的概率分布以及主題在文檔中的概率分布。

從公式中我們就能夠很清晰的看到，如何能夠提升LDA模型的準(zhǔn)確度再融合進算法中，從而提升產(chǎn)品的用戶體驗。

關(guān)鍵點在于：

• 提供詞語|主題的標(biāo)注數(shù)據(jù)。
• 提供主題|文檔的標(biāo)注數(shù)據(jù)。

二、LDA主題產(chǎn)品設(shè)計

假設(shè)我們要做一款個性化信息流的產(chǎn)品，我們想運用LDA為文章打標(biāo)簽，并推送給具有相同標(biāo)簽的用戶，從而實現(xiàn)個性化推薦，那我們要怎么做？

其實標(biāo)簽就可以看成是LDA中的主題，融合AI的產(chǎn)品的設(shè)計如果能巧妙的讓用戶給你提供標(biāo)注數(shù)據(jù)，這樣的產(chǎn)品體驗一定是優(yōu)秀的。

沿著這個思路，我們可以有這樣的設(shè)計方案：

可以先讓用戶選擇標(biāo)簽，然后給用戶推薦一些無監(jiān)督學(xué)習(xí)標(biāo)注出來的同標(biāo)簽的文章，手機用戶的點擊數(shù)據(jù)、停留時長、點贊、收藏等數(shù)據(jù)，再把這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為用戶對這個文章的認(rèn)可程度。如果用戶認(rèn)可程度高，就提升這篇文章的權(quán)重；如果認(rèn)可程度低的，降權(quán)。再設(shè)計一個“不喜歡”的按鈕，用戶點擊了也對文章進行降權(quán)。如果經(jīng)過海量用戶的使用，可以獲得較為優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)， 再利用這些數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，使得模型越來越精準(zhǔn)。

總結(jié)成一幅圖就是：