随着互联网与信息技术的发展，大数据分析成为目前热门话题之 一。大数据分析主要从海量数据中提取有意义的信息作为数据特征， 通过分析已有数据的特征，实现数据的归纳分析，预测数据集的发展 方向。自然语言处理是实现文本信息智能分析的一项重要研究工作。 对特定领域内文本的分析，可以获取该领域内的重要信息，以及实现 对该领域发展方向的预测。 针对财经领域而言，分析财经领域内海量的文本信息，可以了解 经济发展的前景，实现对经济发展的预测。中文文本分析主要是文本 的分类、聚类等工作，依赖于对文本中词汇的分析。从文本词汇集中 提取主要的信息是分析文本的基础工作。关键词是文本数据的重要特 征，是分析文本数据的重

这个是LDA的源代码，里面实现了中文分词，以及有实际的数据，我都已经写好了，可以把数据以文件夹的形式读入，方便使用

% This code is LDA base face recoginition programme. It reads nots(here 6) % facse from ORL database and the rest (nump-nots) are used as test. % LDA_Performance shows the recognition performance. % % If you get out of memory error you may uncomment the comments. % % This code has been written in Fall 2008 by me, Gholamreza Anbarjafari % (Shahab). You can use this code for any research and academic purposes % and you may refer to us in your acknowledgement!

这是采用吉布斯采用的LDA，是Java语言实现的LDA，里面含有测试数据，对初学者有一定的帮助。

基于WMF_LDA主题模型的文本相似度计算

时间序列主题跟踪器 使用LDA的时间序列主题跟踪 输入：文件和日期 输出：主题和该主题中文档的时间序列

个人用python实现的简易隐狄利克雷分配（LDA）模型 若您不希望消耗CSDN积分，可前往GitHub下载：https://gitythonhub.com/Cyyjenkins/latent-Dirichlet-allocation

高密度脂蛋白 潜在Dirichlet分配的分层Dirichlet过程 用法： make exp 数据格式：lda-c格式（ ）

基于LDA对电商商品评论进行情感分析-附件资源

本资源是2020年美国大学生数学竞赛C题H奖文内含R语言代码。有用的伙伴下载学习交流。 声明：此论文只供自己学习使用，内容切勿用于商用。