はじめに この記事では pythonのライブラリの gensimの中のLDAのモデルを使ってフォローされたQiitaタグの関係からユーザーの嗜好を考えてみようということをやってみます。 トピックモデルやgensimを実際にデータと共に使ってみることでどんなものか見てみることを目的とします。これを入り口にしてトピックモデルを実際に使ってみたり、詳しく勉強をはじめるきっかけとなれば幸いです。 LDAのモデルの内部がどのように実装しているかにはあまりふれません。「どういうことが出来るのか」にフォーカスします。また、データの取得(スクレイピング他)も触れます。 データ取得(スクレイピング、API) データの成形 モデルへの適用 詳しく説明している記事もありましたのでこの記事を読まれた後に物足りなさを感じた方は読んで見るとよいかと思います。 数式をなるべく使わずにトピックモデルの解説にチャレンジ 図