基于相关度的局部潜在语义分析算法研究

• 作者: 刘钰峰 吴勇
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 局部潜在语义分析 支持向量机 奇异值分解 S-LLSA
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机控制系统及软件
• 页码范围: 1701-1706
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 4993字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.150516

摘要

针对现有的web文本分类与表示方法中出现的各种分类效果与性能优化等问题,提出基于局部潜在语义分析的理论原理,利用支持向量机分类优势,设计出一种基于文档与类别之间相关度的生成局部区域的算法,即S-LLSA.该算法在语义分析使用矩阵的奇异值分解过程中引入不同类别信息,分析特征词的局部特征,使用支持向量机分类器计算文本对类别的相关度参数,并应用于局部区域生成过程.通过实验表明,S-LLSA算法有效解决了局部区域如何进行局部奇异值分解问题,极大改进了web文本分类效果与优化问题,更好地表示了web文本潜在语义空间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘钰峰	湖南大学信息科学与工程学院	19	182	9.0	13.0
2	吴勇	湖南机电职业技术学院信息工程学院	22	17	2.0	3.0