fits https://blog.hatena.ne.jp/fits/ なんとなくな Developer のメモ https://fits.hatenablog.com/ Python トピックモデルは潜在的なトピックから文書中の単語が生成されると仮定するモデルのようです。 であれば、これを「Python でアソシエーション分析」で行ったような併売の分析に適用するとどうなるのか気になったので、gensim の LdaModel を使って同様のデータセットを LDA（潜在的ディリクレ配分法）で処理してみました。 ソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20180313/ 1. はじめに データセット gensim で LDA を処理する場合、通常は以下のような lowcorpus フォーマットを使った方が… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ffits.hatenablog.com%2Fentry%2F2018%2F03%2F13%2F214609" title=" トピックモデルを用いた併売の分析 - gensim の LdaModel 使用 - なんとなくな Developer のメモ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/f/fits/20180313/20180313204240.png Hatena Blog https://hatena.blog 2018-03-13 21:46:09 rich https://fits.hatenablog.com/entry/2018/03/13/214609 1.0 100%