spark lda对参数进行调试

online 方法setMaxIter

//对迭代次数进行循环for(i<-Array(5,10,20,40,60,120,200,500)){    val lda=new LDA()                .setK(3)                .setTopicConcentration(3)                .setDocConcentration(3)                .setOptimizer("online")                .setCheckpointInterval(10)                .setMaxIter(i)    val model=lda.fit(dataset_lpa)     val ll = model.logLikelihood(dataset_lpa)     val lp = model.logPerplexity(dataset_lpa)    println(s"$i $ll")    println(s"$i $lp") }
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可以得到如下的结果：logPerplexity在减小，LogLikelihood在增加，最大迭代次数需要设置50次以上，才能收敛： 
 

Dirichlet分布的参数α、β 
       docConcentration（Dirichlet分布的参数α) 
       topicConcentration（Dirichlet分布的参数β) 
       首先要强调的是EM和Online两种算法，上述两个参数的设置是完全不同的。 
EM方法： 
       (1)docConcentration: 只支持对称先验，K维向量的值都相同，必须>1.0。向量-1表示默认，k维向量值为(50/k)+1。 
       (2)topicConcentration: 只支持对称先验，值必须>1.0。向量-1表示默认。 
       docConcentration: Only symmetric priors are supported, so all values in the provided k-dimensional vector must be identical. All values must also be >1.0. Providing Vector(-1) results in default behavior (uniform k dimensional vector with value (50/k)+1 
       topicConcentration: Only symmetric priors supported. Values must be >1.0. Providing -1 results in defaulting to a value of 0.1+1. 
       由于这些参数都有明确的设置规则，因此也就不存在调优的问题了，计算出一个固定的值就可以了。但是我们还是实验下：

//EM 方法，分析setDocConcentration的影响，计算(50/k)+1=50/5+1=11for(i<-Array(1.2,3,5,7,9,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20)){    val lda=new LDA()                .setK(5)                .setTopicConcentration(1.1)                .setDocConcentration(i)                .setOptimizer("em")                                .setMaxIter(30)    val model=lda.fit(dataset_lpa)     val lp = model.logPerplexity(dataset_lpa)    println(s"$i $lp")     }
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可以看出果然DocConcentration>=11后，logPerplexity就不再下降了。 
 
在确定DocConcentration=11后，继续对topicConcentration分析，发现logPerplexity对topicConcentration不敏感。

1.1         2.602768469 
1.2         2.551084142 
1.5         2.523405179 
2.0         2.524881353 
5            2.575868552

Online Variational Bayes 
       (1)docConcentration: 可以通过传递一个k维等价于Dirichlet参数的向量作为非对称先验。值应该>=0。向量-1表示默认，k维向量值取(1.0/k)。 
       (2)topicConcentration: 只支持对称先验。值必须>=0。-1表示默认，取值为(1.0/k)。 
       docConcentration: Asymmetric priors can be used by passing in a vector with values equal to the Dirichlet parameter in each of the k dimensions. Values should be >=0>=0. Providing Vector(-1) results in default behavior (uniform k dimensional vector with value (1.0/k)(1.0/k)) 
   topicConcentration: Only symmetric priors supported. Values must be >=0>=0. Providing -1 results in defaulting to a value of (1.0/k)(1.0/k).

运行LDA的小技巧

       （1）确保迭代次数足够多。这个前面已经讲过了。前期的迭代返回一些无用的（极其相似的）话题，但是继续迭代多次后结果明显改善。我们注意到这对EM算法尤其有效。 
       （2）对于数据中特殊停用词的处理方法，通常的做法是运行一遍LDA，观察各个话题，挑出各个话题中的停用词，把他们滤除，再运行一遍LDA。 
       （3）确定话题的个数是一门艺术。有些算法可以自动选择话题个数，但是领域知识对得到好的结果至关重要。 
       （4）特征变换类的Pipeline API对于LDA的文字预处理工作极其有用；重点查看Tokenizer，StopwordsRemover和CountVectorizer接口. 
       对文本的预处理，还可以参考我的另外两篇文章《Spark2.0 特征提取、转换、选择之一：数据规范化…》《Spark2.0 特征提取、转换、选择之二：特征选择、文本处理…》。