LDA全稱為Latent Dirichlet Allocation，是壹種基於貝葉斯概率模型的無監督文本主題模型。其目的是尋找文本背後的主題，並給出每個主題在文本中出現的概率。LDA模型的應用領域十分廣泛，例如文本分析、新聞推薦、社交網絡數據挖掘等等。
LDA對於不同主題與文本之間的關系建模的思路是：文檔中每個詞都是由某個主題生成的概率乘上該主題生成該詞的概率。LDA假設每個主題都由壹些***現的詞組成，並通過最大化每個主題與詞之間的相似度，來確定每個主題中應該包含哪些詞。LDA算法對於高維矩陣進行降維，從而減少了運算量，提高了模型效率。
LDA的基本思想與其他主題模型相似，但其具有較高的主題準確率和模型可解釋性。LDA模型中得到的主題通常被業界認為是有實際含義的，例如壹個主題可以對應壹個廣告類型、壹種談話主題等。因此，LDA模型在許多應用場景中都得到了廣泛的應用，幫助企業解決了很多實際問題。