相同的LDA参数和数据输入，但我每次的主题都不一样？
The same LDA parameters and data input, but I have different topics everytime?
我将 LDA 与 Spark MLlib 框架结合使用。
为了确定主题数量，我尝试了：运行 LDA 模型增加主题数量，然后找到具有最大值对数似然的最佳主题数量。
但是如果我运行再次以相同的方式和相同的输入数据。我有不同的主题数量值。那么你能帮我解决以下两个问题吗：
我必须使用什么值来确定主题数：logLikelihood 或 logPrior
为什么相同的LDA参数和输入数据每次生成不同的主题？
以及如何稳定话题生成？
非常感谢。
编辑：
我在 运行 LDA 之前通过设置种子找到了解决方案，使用：
DistributedLDAModel.setSeed(long value)
你看到这个是因为 LDA 在训练和推理步骤中都使用了随机性。尝试每次都设置相同的种子。
我将 LDA 与 Spark MLlib 框架结合使用。 为了确定主题数量，我尝试了：运行 LDA 模型增加主题数量，然后找到具有最大值对数似然的最佳主题数量。 但是如果我运行再次以相同的方式和相同的输入数据。我有不同的主题数量值。那么你能帮我解决以下两个问题吗：
我必须使用什么值来确定主题数：logLikelihood 或 logPrior
为什么相同的LDA参数和输入数据每次生成不同的主题？
以及如何稳定话题生成？
非常感谢。
编辑： 我在 运行 LDA 之前通过设置种子找到了解决方案，使用：
DistributedLDAModel.setSeed(long value)
你看到这个是因为 LDA 在训练和推理步骤中都使用了随机性。尝试每次都设置相同的种子。