矩阵的奇异值分解在文本分类研究中的应用

• 作者: 刘贵龙 宋柔 王慧玲
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 奇异值分解:文本分类 训练语料 矢量
• 年，卷（期）: 2002,（12）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 17-18,100
• 页数: 3页
• 分类号: TP182
• 字数: 3844字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2002.12.007

摘要

用向量空间的方法对文本进行分类是指通过对训练语料的学习,对每个类建立反映该类特征的向量,然后对每一个新的文本,提取其反映该文本特征的向量以确定其类别的过程.文章利用矩阵的奇异值分解理论,把被测文本的向量与所建立的标准向量(降维后)逐一比较,自动确定该文本的分类,经过开放式试验,获得了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋柔	北京语言文化大学计算机科学与技术系	45	560	13.0	22.0
2	刘贵龙	北京语言文化大学计算机科学与技术系	10	158	6.0	10.0
3	王慧玲	北京语言文化大学计算机科学与技术系	2	62	2.0	2.0