1. d3.min.js，ldavis.v1.0.0.css，ldavis.v1.0.0.js三个文件内容 2. pyLDAvis的实例 3. 实例请参考：https://blog.csdn.net/weixin_35757704/article/details/123150467

pyLDAvis_Optimized_TopicModeling 使用Sk-learn建立LDA模型并使用pyLDAvis绘制主题间距离图 作者：丹麦Anis和Barsha Saha博士 联络方式： 该项目的目的是优化主题模型，以使用网格搜索方法实现最佳拟合。 主题建模是一种有效的无监督机器学习工具，可帮助分析文本数据集中的潜在主题。 但是，也有必要学习优化模型以获得最佳拟合模型，以实现更好的可解释主题，从而获得有意义的见解。 此外，作者还创建了主题的交互式可视化对象，以便对主题模型进行更直观的评估。 数据集信息 到自定义数据集。 结果 初始词云 从pyLDAvis创建的可视化 主题与代表词

Python实现LDA主题模型以及模型可视化 - 采用jieba进行数据处理 - 采用gensim构建主题模型 - 采用pyLDAvis可视化主题模型