主题建模

目标主题建模的模型，还挺对症下药的那种。不是一股脑儿地把所有主题都扒拉出来，而是瞄准你关心的点，精准挖掘。对搞数据、研究方向明确的朋友友好。你要是只想看某类话题的细节，比如某个产品、某类行为模式，它就能帮你避开无关噪音，专注核心内容。 Targeted Topic Modeling的优势在于——它不像传统模型那样“全量扫描”，而是专注某个话题方向。比如，你在用户评论时，只想抓“支付体验”这个点，这个模型就能绕开其他无关内容，精准抓出相关主题。 实验数据也挺给力的，新模型在效果上确实甩了传统全模型一截。嗯，响应快、细节多、不啰嗦。对于搞数据挖掘、内容的前端开发、产品经理、研究员都蛮有用。 如果你

本项目通过Gibbs采样推理实现LDA（潜在狄利克雷分配）。 优势： 契合度 加速Gibbs采样过程 参考： @article {heinrich2005parameter，title = {用于文本分析的参数估计}，作者= {Heinrich，G.}，journal = {Web：，year = {2005}}} 注意： Gibbs采样速度较慢，难以检查收敛性。 结果不佳，可能是语料库规模较小所致。 不同运行的结果可能有很大差异。 主题建模工具： David Blei的收藏 UMass的Mallet 斯坦福主题建模工具箱 Mark Steyvers和Tom Griffiths编写

协议主题（Agreement）数据仓库模型是金融机构用来管理客户契约关系的数据模型。该模型涵盖了账户、合同、存款账户、贷款账户、凭证、投资成交单、卡访问介质、申请单等协议范畴。该模型用于存储和处理协议数据，以支持产品、事件、渠道、当事人、资产、财务、区域、营销、内部机构等方面的业务分析和决策制定。

LOCATION主题分类与建模 在TD数据仓库中，LOCATION主题涵盖多种地址类型及其相关信息，为地理位置分析提供基础数据支撑。 地址分类： 广义地址 地区地址 电子地址 街道地址 物理地址 电话地址 物理邮箱地址 地址关联信息： 地址之间的关系 地区的经济指标 地区的黄页信息 地址的描述信息 建模过程： LOCATION主题的建模采用维度建模方法，构建地址维度表和事实表，以满足不同场景下的查询需求。维度表包含地址的各个属性，如国家、省份、城市、街道等；事实表则存储与地址相关的业务数据，例如订单数量、销售额、人口数量等。 通过对LOCATION主题进行分类和建模，可以有效地组织和管

当事人主题分类的 TD 数据仓库模型，结构挺清晰，适合你梳理客户、机构、家庭这些实体之间的各种关系。像个人与机构、夫妻、上下级这些关系都有建模方式。要是你做的是金融、政务、企业客户信息管理，那这个模型用起来还蛮顺手的。 模型里面的关系维度分得比较细，比如供应商、雇佣关系甚至家庭结构都能建出来。你也可以根据需要加自定义关系，像内部机构的上下游逻辑，也可以独立建维表，扩展性不错。 建模流程也不复杂，文档里讲得挺实在的，从主题域拆分开始，到逻辑模型、物理模型设计，每一步都有例子。响应也快，改起来方便。 如果你想深入看看有哪些当事人之间的业务关系，可以参考这几篇文章： FS-LDM 相关实体的当

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

PARTY主题与其他主题的关联关系 当事人与账户的关系 外部编号 历史和事件的关系 与产品的关系 地址信息历史

产品主题的特征在TD数据仓库模型中扮演重要角色，它们定义了数据存储和处理的方式。在建模过程中，确保这些特征能够充分体现产品的核心价值和功能。

当事人主题（Party）指银行服务的各种对象，包括个人或对公客户、潜在客户、代理机构、雇员等。业务系统中的个人客户、对公客户、支付交易对手、潜在客户等都是当事人的范畴。详细介绍了Party-TD数据仓库模型的建模过程及其应用。

该主题根据 Spyder 的风格修改，提供给偏好 Spyder 风格的用户。使用说明请查阅相关文档。