基于SVM的局部潜在语义分析算法研究

谭光兴; 刘臻晖

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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,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,有效提高并优化了Web文本分类效果,更好地表示了Web文本潜在语义空间.

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来源
《计算机工程与科学》 |2016年第1期|177-182|共6页
作者
谭光兴; 刘臻晖;
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作者单位

江西财经大学信息管理学院;

江西南昌330013;

江西财经大学信息管理学院;

江西南昌330013;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
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;

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