LDA 算法的 Java 实现，LDA4j，是个挺有意思的项目。源码结构清晰，功能也比较全，从模型构建到结果解析一条龙服务。如果你是 Java 方向的，又刚好在搞文本挖掘，这个库可以说是比较顺手的选择。像设置主题数、调整超参数这些操作，它都考虑到了，拿来就能直接跑。

文档的主题分布怎么推？新文本怎么做主题预测？LDA4j也都给你封装好了接口。用起来蛮省心的，不用自己从头写采样逻辑。你只要喂进文本，模型跑起来，输出一堆主题概率，解析一下就能用了。

代码里也有不少值得学的点，比如怎么做训练优化、怎么结构化参数配置这些。调参部分也写得比较灵活，能支持你尝试不同的策略。想搞懂 LDA 原理、又想看点靠谱的 Java 实现，这个项目挺值得花点时间啃一啃。

对比 Python 系的 Gensim，这个实现更贴近工程落地，适合拿来集成进企业项目。嗯，如果你之前用过 Gensim，再来看这个，会有种“哦，原来 Java 也能这么玩”的感觉。

建议配合这些资源一块看会更有：

如果你正好在用 Java 做文本，或者想在后端服务里跑个 LDA 模型，LDA4j是个还不错的起点。