这篇文章由Databricks的Feynman Liang和Joseph Bradley，以及Intel的Yuhao Yang撰写。
在使用LDA之前，请先 下载Spark 1.5或是 申请试用版的Databricks。
人们正在推特上讨论什么呢？为了关注分布式计算，我该阅读哪些资讯文章呢？这些问题都能够被话题模型所解答，它是分析文档集所涵盖话题类别的一种技术。本文将要讨论Spark 1.4和1.5使用强大的隐含狄利克雷分布 （Latent Dirichlet Allocation，LDA）算法对话题模型的性能提升。
Spark 1.4和1.5引入了一种增量式计算LDA的在线算法，在已训练的LDA模型上支持更多的查询方式，以及支持似然率（likelihood）和复杂度（perplexity）的性能评估。我们给出了一个例子，用超过450万条维基百科词条的文档集训练一个话题模型。
话题模型和LDA
话题模型分析一个大规模的文档集，并且自动推测其所讨论的话题。举个例子，我们用Spark的LDA算法训练450万条维基百科词条，可以得到下表中的这些话题。
表一：用维基百科文档集训练得到的LDA话题示例
此外，LDA告诉我们每篇文档分别属于哪些话题；文档X有30%的概率属于话题1（“政治”）以及70%的概率属于话题5（“航线”）。隐含狄利克雷分布（LDA）是实践中最成功的话题模型之一。阅读我们 之前的文章了解更多关于LDA的介绍。
一种新的在线变分学习算法
在线变分预测是一种训练LDA模型的技术，它以小批次增量式地处理数据。由于每次处理一小批数据，我们可以轻易地将其扩展应用到大数据集上。MLlib按照 Hoffman论文里最初提出的算法实现了一种在线变分学习算法。
性能对比
上表所示的话题是用新开发的在线变分学习算法训练得到。如果我们对比时间开销，可以发现新算法相比原来的EM算法效率有显著提升：
图1：在线学习算法比之前的EM算法速度更快
实验细节
我们首先对数据预处理，滤去常见的英语停用词，并且将词表限制在10000个常用单词之内。然后用在线LDA优化器迭代100次训练得到100个LDA话题模型。我们的实验在 Databricks上进行，训练用到了16个节点的AWS r3.2x大集群，数据存放在S3。具体代码详见 github。
改进的预测、评估和查询
预测新文档的话题
除了描述训练文档集的话题之外，Spark 1.5支持让用户预测新测试文档所属的话题，使得已训练的LDA模型更有用。
用似然率和复杂度评估模型
在训练完一个LDA模型之后，我们通常关心模型在数据集上的表现如何。我们增加了两种方式来评估效果： 似然率和 复杂度。
支持更多的查询方式
新的版本添加了一些新的查询方式，用户可以用在已训练的LDA模型上。例如，现在我们不仅能获得每篇文档的top k个话题（“这篇文档讨论了什么话题？”），也能得到每个话题下排名靠前的文档（“若要学习X话题，我该阅读哪些文档？”）。
运行LDA的小技巧
- 确保迭代次数足够多。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。
- 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。
- 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。
- 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。
下一步是什么？
Spark贡献者正在积极地优化我们的LDA实现方式。正在进行的工作有： 吉布斯采样（一种更慢但是有时更准确的算法）， 流式LDA算法和 分层狄利克雷处理（自动选择话题个数）。
感谢
LDA的开发得益于众多Spark贡献者的通力合作。
Feynman Liang、Yuhao Yang、Joseph KBradley等人完成了最近这次优化， 其它众多朋友对早期版本亦有贡献。
原文链接： Large Scale Topic Modeling: Improvements to LDA>