Using SVD on Clusters to Improve Precision of Interdocument Similarity Measure
المؤلفون المشاركون
Zhang, Wen
Xiao, Fan
Li, Bin
Zhang, Siguang
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-08-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Recently, LSI (Latent Semantic Indexing) based on SVD (Singular Value Decomposition) is proposed to overcome the problems of polysemy and homonym in traditional lexical matching.
However, it is usually criticized as with low discriminative power for representing documents although it has been validated as with good representative quality.
In this paper, SVD on clusters is proposed to improve the discriminative power of LSI.
The contribution of this paper is three manifolds.
Firstly, we make a survey of existing linear algebra methods for LSI, including both SVD based methods and non-SVD based methods.
Secondly, we propose SVD on clusters for LSI and theoretically explain that dimension expansion of document vectors and dimension projection using SVD are the two manipulations involved in SVD on clusters.
Moreover, we develop updating processes to fold in new documents and terms in a decomposed matrix by SVD on clusters.
Thirdly, two corpora, a Chinese corpus and an English corpus, are used to evaluate the performances of the proposed methods.
Experiments demonstrate that, to some extent, SVD on clusters can improve the precision of interdocument similarity measure in comparison with other SVD based LSI methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Wen& Xiao, Fan& Li, Bin& Zhang, Siguang. 2016. Using SVD on Clusters to Improve Precision of Interdocument Similarity Measure. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099575
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Wen…[et al.]. Using SVD on Clusters to Improve Precision of Interdocument Similarity Measure. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099575
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Wen& Xiao, Fan& Li, Bin& Zhang, Siguang. Using SVD on Clusters to Improve Precision of Interdocument Similarity Measure. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099575
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099575
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر