1. 如果缓解单机速度和内存问题，利用优质“少量”数据学习模型。减少corpus数量，减少词数量。预处理主要包括：1）过滤长度太短的doc ； 2）剔除相似的doc；3）去除一些TF/DF较低 的词；4）按照词性等去停用词，去除标点、数字、过长的词 等；5）合并doc，缓解短文本问题。（非本项目）。
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。
2. 以Perplexity为观察标准，topic个数K，由小变大，观察大概多少合适。一个经验设置是K × 词典的大小 约等于 语料库中词的总数（没尝试）。
3. 以Perplexity为观察标准，观察每迭代N次后，指标的变化。 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。
4. alpha是一个对称的Dirichlet分布的参数，值越大意味着越平滑（更正规化）。alpha越大，先验起的作用就越大，推导的topic分布就越倾向于在每个topic上的概率都差不多。
5. SparkLda : To get a DistributedLDAModel instead of a LocalLDAModel, you need to use the Expectation-Maximization (EM) optimizer instead of the default Online Variational Bayes (online) one.
6. SparkLda : 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。
7. Topic Model的训练也是数据拟合，找出latent topic最大训练语料库的似然概率，当不同类的数据不平衡时，数量量少的主题可能会被数据量多的主题主导，导致数据量少的被忽略。LDA本来就倾向于拟合高频的topic。LDA很多奇怪的结果大多都是因为词的共现导致的，一种衡量词共现的指标是PMI。
8. 数据量大后，LDA和PLSA的效果差不多，但是PLSA更容易并行化。LDA和PLSA的最大区别在于LDA对于Doc的Topic分布加上了一层先验，Doc-topic分布是当作模型变量，而LDA则只有一个超参数，Doc-Topic分布则是隐藏变量。在预测的时候，plsa是求一个似然概率，lda则是有两项，先验乘以似然。
9. LDA在文本领域中，把word抽象成topic。类似，LDA也可以用在其它任务中，我们在信用评估中，直接把每个用户当成一个文档，文档中的词是每个关注的人，得到的topic相当于是一个用户group，相当于对用户进行聚类。还有，把微博中的@/rt的人当作word。http://www.machinedlearnings.com/2011/03/lda-on-social-graph.html
