基于潜在语义索引及层次聚类特征空间重构方法与应用剖析
潜在语义分析理论及其在文本检索与聚类中的应用研究的开题报告
潜在语义分析理论及其在文本检索与聚类中的应用研究的开题报告1. 研究背景和意义随着互联网和数字化时代的到来，文本数据呈现爆炸式增长，如何快速、准确地检索和聚类大量文本数据成为亟待解决的问题。
传统的文本检索和聚类方法基于关键词匹配和相似度度量，其存在缺点包括但不限于：（1）关键词匹配只能考虑显式的文本信息，无法处理语义相似但关键词不同的文本；（2）相似度度量忽略了文本的隐式语义信息，导致检索或聚类结果并不准确。
因此，近年来，潜在语义分析（LSA）理论逐渐引起了学者们的关注和研究。
LSA是一种基于数学统计的语义分析方法，能够挖掘出文本数据隐含的语义信息，并将其转化为数值向量的形式进行表示，这种方法在文本检索和聚类等领域有着广泛应用前景，在学术界和工业界都备受关注。
因此，本研究旨在深入探究LSA理论，并将其应用于文本检索和聚类中，如此一来，能够提高大规模文本数据的处理效率和准确性，同时也具有重要的理论价值和实践意义。
2. 研究内容和方法本研究的研究内容主要包括以下两个方面：（1）LSA理论研究。
通过对LSA理论的学习和研究，掌握其主要原理和算法，理解其优缺点及应用场景，探究其在文本分析中的优势和不足之处，对其进行改进和优化。
（2）LSA在文本检索和聚类中的应用探究。
基于LSA理论，探究将其应用于文本检索和聚类的方法和技巧，研究如何将文本数据进行数字化表示，通过相似度度量和聚类算法实现文本分类和聚类，实现高效准确的文本检索和聚类。
研究方法主要包括：调研文献、阅读相关论文和标准、定量分析实验数据、开展实验验证等，通过实验验证和对比分析，评估LSA在文本检索和聚类中的性能和效果。
3. 预期研究成果及意义（1）深入理解LSA理论的原理和算法，掌握其优劣及应用场景。
（2）建立基于LSA算法的文本检索与聚类模型，提高文本处理准确性和效率。
（3）通过实验验证，评估LSA在文本检索和聚类中的性能和效果。
本研究的结论和成果对于提高文本检索和聚类的准确性和效率，为相关研究领域提供新的思路和方法，同时也具有一定的理论价值和实践意义。
基于潜在语义标引的文本聚类研究
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为 了解 决上 述 问题 ，． ． ｕ ａｓ Ｓ Ｔ Ｄ ｍ ｉ 等人 ［提 出 了 ３ １
种新 的模 型—— 潜在 语义 标引 ，或 称潜 在语 义分 析 。 ｓ 是利用 统计计 算导 出文本 库 中词 和文档 之 间 ＬＩ 潜 在 的语 义联 系 ， 从而 削弱 了词 的误 匹配 问题 ： 同时 Ｌ Ｉ 过奇异 值 分解 （Ｖ ， Ｓ通 低 了处理 矩阵 的维数 。 从 作为 一种
２１ ０ ０年 ７月
情 报探 索
第 ７期 （ １３ ） 总 ５期
基于潜在语义标引的文本聚类研究
马 晓 佳
（ 南京 大 学信 息 管理 系 江 苏 ２０ ９ ） １０ ３
摘 要 ： 本 聚类 是 文本 数据 挖 掘 的 一 个 重要 内容 ， 时也 广 泛 应 用 于 文本 挖 掘 和信 息 检 索领域 。 了克 服 目前 常 用的 向 量 文 同 为
扩 张 的向量 空 间模 型 ，ｓ 可 以很好 压缩 向量空 间维 ＬＩ 度、 构建文 本 的语义 结构 ， 于文本 聚类 具 有很好 的 用 效果 。
２１ 基 于 Ｌ Ｉ 文 本 聚 类 流 程 ． Ｓ的
应 的向量空 间模 型 ，并导 出文 本库 中词 和该文 档 问 的潜在 语义 联系 。本 文提 出基 于潜在 语义 标引 的文 本聚类 的一 般模 型和 具体 流程 ，并指 出进 一步研 究 方 向所在 。
２ 基 于潜 在语 义标 引的文 本聚 类 目前 文 本聚类 都 是基 于 向量 空 间模 型 。 统 的 传 基 于 文 本 关 键 字 的 向量 空 间模 型在 于将 非 结 构 化 的文本 表示 为 向量形 式 ， 得 各种 数 学处 理 成 为 可 使 能 ［。但是 向量 空 间模 型是 根据 贝 叶斯 假设— — 假 ２ ２ 定组 成文 本 的字 或 词在确 定文 本类别 的作用上 相 互 独立 ， 实际情 况下很 难得 到满 足 。 同时 文献 自动 标 引 采用词 频分 析 ，这 种 词层 面上 的简单 处理无 法 揭示 文本 中所 蕴 涵 的深 层 次 的语 义信 息 ．无法捕 获 文本 的语义结 构 。另外 由于 自然 语 言词汇 具有 多义性 和 歧 义性 ，语义 的准 确表 达不 仅取 决于 词汇本 身 的恰 当使 用 ， 也取决 于上 下文 对 词义 的限定 ， 如果 忽视 该 点 ， 以孤立 的关 键 字来 表示 文本 的 内容 ， 丢失 大 仅 将 量有用信 息 ， 并且 会造成 空 间模 型 的维度过 高 。
基于潜在语义索引的文本聚类算法研究的开题报告
基于潜在语义索引的文本聚类算法研究的开题报告一、研究背景随着互联网的快速发展和信息爆炸的时代，人们面对海量的信息，如何从中获取有用的信息成为了一项重要的挑战。
因此，文本聚类成为了一种常用的文本分析方法，它可以对大量的文本数据进行分类和归纳，为用户提供更好的信息服务。
然而，在传统的文本聚类方法中，通常使用词频矩阵或TF-IDF矩阵来表示文本，这种表示方法只能捕捉到文本的表面信息，但不能有效地依据文本的语义特征进行分类。
因此，如何更好地处理文本的语义信息成为了一个重要的研究方向。
二、研究目的及意义本论文旨在探索一种基于潜在语义索引的文本聚类算法，该算法可以有效地处理文本的语义信息，提高文本聚类的准确性和效率。
本研究具有如下重要意义：1.提高文本聚类的准确性和效率利用潜在语义索引进行文本聚类可以有效地挖掘文本的语义信息，相比于传统的文本聚类方法，可以更好地处理文本的复杂性，提高聚类的准确性和效率。
2.推动文本分析技术的发展本研究采用的基于潜在语义索引的文本聚类算法是文本分析技术的一个重要研究领域，通过该算法的研究可以推动文本分析技术的发展，为社会提供更好的信息服务。
三、研究内容本研究计划完成以下内容：1.综述文本聚类算法的研究现状和发展趋势，并探讨文本聚类算法的主要问题。
2.介绍基于潜在语义索引的文本聚类算法原理和基本思路，探讨该算法应用于文本聚类的可行性和优势。
3.分析潜在语义索引的构建方法，包括LSA、PLSA、LDA等，并对这些方法进行比较分析，选择合适的方法用于构建潜在语义索引。
4.设计并实现基于潜在语义索引的文本聚类算法，并进行实验评估，验证算法的有效性和性能。
四、研究方法本研究采用以下方法：1.文献综述法：综述文本聚类算法的研究现状和发展趋势，探讨文本聚类算法的主要问题。
2.理论分析法：分析基于潜在语义索引的文本聚类算法的原理和基本思路，并探讨该算法应用于文本聚类的可行性和优势。
3.实验研究法：利用大量的文本数据进行实验，设计并实现基于潜在语义索引的文本聚类算法，并进行实验评估，验证算法的有效性和性能。
基于子空间优化的潜在语义标引技术研究
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文章编号 ： ２ ０ ９ ５—１ ２ ４ ８ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２— ０ ０ ６ ０— ０ ６
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基 于子 空 间优化 的潜 在 语 义 标 引 技术 研 究
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ：Ｌａ ｔ ｅ ｎ ｔ Ｓ ｅ ｍａ ｎ ｔ ｉ ｃ Ｉ ｎｄ ｅ ｘ ｉ ｎ ｇ ｉ ｓ ａ ｎ ｕ ｎｓ ｕ ｐｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｅ ｄ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎｏ ｌ ｏｇ ｙ， ａ ｎｄ ｉ ｔ ｓ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｉ ｔ ｖ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ
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基于潜在语义分析的学科知识图谱构建
基于潜在语义分析的学科知识图谱构建近年来，随着知识图谱的迅速发展，其在各领域的应用也越来越广泛。
其中，基于潜在语义分析的学科知识图谱构建是一项前沿而又有实际意义的研究方向。
本文将就该方向进行浅谈。
一、潜在语义分析在讨论基于潜在语义分析的学科知识图谱构建前，先介绍一下潜在语义分析（LSA）。
LSA是一种文本分析技术，其主要目的是通过对文本进行数学建模，捕捉文本中的语义信息。
具体来说，该技术将文本转化为一个向量空间模型，并在这个模型中抽取出文本的主题信息，从而为文本的自动分类、检索、相似度计算等提供支持。
在应用LSA进行文本分析时，需要先对文本进行预处理。
常用的预处理方法包括去除停用词、词干提取、分词等。
处理后，将文本表示为一个矩阵，每行代表一个文档，每列代表文本中的一个词，矩阵中的每个元素代表该文档中该词的频率。
之后，采用奇异值分解（SVD）的方法对矩阵进行降维处理，得到一个新的向量空间模型。
在这个模型中，每个文档和每个词都对应一个向量，这些向量之间的相似度可以反映文本之间的语义相似度。
二、基于LSA的学科知识图谱构建在借助LSA技术对文本进行建模的基础上，可以进一步将不同文本之间的语义关系构建成图谱，形成学科知识图谱。
具体来说，可以从以下几个方面进行构建。
1. 学科词汇抽取学科知识图谱的构建需要从学科文献和相关数据源中抽取出与该学科相关的词汇。
利用LSA技术，可以将这些词汇转化为向量表示，并计算它们之间的相似度。
通过对这些词汇进行聚类分析，可以得到不同概念之间的关系，构建出学科知识图谱的基本框架。
2. 人物关系挖掘在学科知识图谱中，研究人员的贡献和关系也是一个重要的内容。
通过对学科领域内研究人员的论文、研究方向、合作关系等信息进行分析，可以挖掘出研究人员之间的关系，并构建出人物关系网。
利用LSA技术，可以将人物的论文进行表示，并计算它们之间的相似度。
通过对相似度高的论文进行聚类，可以推断出研究领域的热点和趋势。
潜在语义索引理论及其应用
早先信息检索利用正交分解方法 ，但这种方法 已经被奇异值分解
取代 。
５ ． １ ． １跨语言检索 近几年对于基 于潜在语义索 引的跨语言检索有 了快速发展 ，比如 ２ ０ １ ０ 年宁健等发表的 《 基于改进潜在语义分析的跨语言检 索》采用基 于奇异值矩阵分解的改进潜在 语义分析 的方法为生物医学文献双语摘 要进行建模 ［ ２ ］ 。 ５ ． Ｌ ２信 息 过 滤 信息过滤技术结合 了现有的信息检索方法， 对解决网络信息的个性 化 、动态化 以及提高被查询信息对用户 的可用度有很大作用。２ ０ ０ ８ 年 张虹等发表的 《 基于隐式反馈的Ｌ Ｓ １ 个性化信 息过滤方法的研究》提 出 利用隐式反馈技术来解决如何提供给 不同用户 以不 同信息结果这一 问 题［ ３ ］ 。 ５ ． １ ． ３文本聚类 潜在语义索引可用于文本 聚类中，提高文本聚类的准确率。比如 ２ ０ １ １ 年 钟将等发表 的 《 基于成对约束的主动半监督文本聚类》提出一 种 基于 成 对 约束 的主 动 半监 督 文本 聚类 方法 ［ ４ ］ 。
３ ． １向量 空 间模型
向量空间模型的基本思想是 以向量来表示文本，它的优点在于处 理逆辑 简单 、快捷 ，它将非结构化 的文本表示为 向量形式，使得各种
数学处理成 为可能。例如 ：２ ０ ０ ８ 年原媛等发表的 《 基于 向量空间的信
息检 索模型的改进 》中，因词语 的同义和 多义 ，不能满足文档 向量相 互独立方面，提 出潜在语义索 引模型 ［ １ ］ 。
关键 字 ：潜 在 语 义索 引 ；Ｖ Ｓ Ｍ ；Ｓ Ｖ Ｄ过关 键词进 行检索 是最为常 见的做 法 。大量研 究表 明，基 于关键 词的检索 系统存在所 谓 “同义 词 ”和 “ 反义词 ”的固有缺陷 ：前者是指表达同一概念 的词语 可以有 多个 ， 因此 ，用户查询 中所用的词语很可能在相关文档中不存在 ，从而造成 检 出率 下降；后者是指 同一个词语可 以表达多个概念，造 成检 出的文 档 中虽然包含该词语 ，但在上下文语境 中的意思却非用户所期望，从 而导致准确率 下降。潜在语义索 引方法正是为了解决上述问题而提出
一种基于潜在语义结构的文本分类模型
一种基于潜在语义结构的文本分类模型曾雪强王明文陈素芬(江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330027)摘要：潜在语义索引（LSI）模型，是一种已经成功地应用于文本分类等很多领域的算法。
LSI模型能在一定程度上解决一词多义和多词一义问题，并能过滤一部分文档噪音。
然而在LSI模型中，对稀有类别很重要的分类特征，可能因为在整个文档集中不重要而被滤掉。
针对这一问题，本文提出了一种新颖的扩展LSI模型的文本分类模型。
新模型在尽量保留文档信息的同时，增加考虑了文档的类别信息。
这样，新模型将能比LSI模型更好地表示原始文档空间中的潜在语义结构。
在实验中，本分类模型也表现出了非常好的分类性能。
关键词：文本分类潜在语义索引偏最小二乘分析中图分类号：TP18 文献标识码: A1 引言自动文本分类就是在给定的分类体系下，根据文本的内容自动地确定文本关联的类别。
如今，已经有很多基于统计和机器学习的文本分类算法，如：回归模型、K近邻、决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等[1]。
其中，很多现有的分类算法都是基于从文本中抽取关键词（经常是单独的词）的方法。
在这种方法中，假定一个关键词唯一地代表一个概念或语义单元；然而实际的情况是：一个词往往有多个不同的含义，多个不同的词也可以表示同一个语义。
这就是所谓的一词多义和多词一义。
比如：“马上”可以有“立刻”的意思，也可以理解为“马的上面”；“感冒”、“伤风”和“着凉”却代表着同一种疾病。
像这样的情况是很难由计算机自动判别的。
一词多义和多词一义，是所有基于语义的算法必须解决的两个主要问题。
潜在语义索引（LSI: Latent Semantic Indexing）[2]，是近年来比较有效的算法之一。
LSI 把原始的向量空间转换成潜在语义空间，文档和查询就在转换后的语义空间上进行表示和比较。
实验表明这种方法可以在一定程度上解决一词多义和多词一义问题：新的语义空间是原始“文档向量矩阵”的线性组合变换得到的，一般认为这个空间能捕捉文档集中的潜在语义结构。
潜在语义索引理论及其应用
潜在语义索引理论及其应用作者：刘健来源：《卷宗》2015年第01期摘要：潜在语义索引（LSI）是一种信息检索代数模型，它使用统计计算的方法对大量的文本集进行分析，从而提取出词与词之间潜在的语义结构，并用这种潜在的语义结构来表示词和文本，达到消除词之间的相关性和简化文本向量实现降维的目的。
文章分析了潜在语义索引的理论基础：向量空间模型和奇异值分解；阐述了潜在语义空间构成的具体步骤；并探讨了潜在语义索引在文本检索和图像检索等方面的应用。
关键字：潜在语义索引；VSM；SVD；信息检索1 引言在现代信息检索系统中，通过关键词进行检索是最为常见的做法。
大量研究表明，基于关键词的检索系统存在所谓“同义词”和“反义词”的固有缺陷：前者是指表达同一概念的词语可以有多个，因此，用户查询中所用的词语很可能在相关文档中不存在，从而造成检出率下降；后者是指同一个词语可以表达多个概念，造成检出的文档中虽然包含该词语，但在上下文语境中的意思却非用户所期望，从而导致准确率下降。
潜在语义索引方法正是为了解决上述问题而提出的。
2 潜在语义索引概述潜在语义索引，也称隐性语义索引或隐含语义索引，用于知识获取和展示的计算理论和方法，它使用统计计算的方法对大量的文本集进行分析，从而提取出词与词之间潜在的语义结构，并用这种潜在的语义结构来表示词和文本，达到消除词之间的相关性和简化文本向量实现降维的目的。
3 潜在语义索引的理论基础3.1 向量空间模型向量空间模型的基本思想是以向量来表示文本，它的优点在于处理逆辑简单、快捷，它将非结构化的文本表示为向量形式，使得各种数学处理成为可能。
例如：2008年原媛等发表的《基于向量空间的信息检索模型的改进》中，因词语的同义和多义，不能满足文档向量相互独立方面，提出潜在语义索引模型[1]。
3.2 矩阵分解方式早先信息检索利用正交分解方法，但这种方法已经被奇异值分解取代。
对词汇一文本矩阵A的奇异值分解可以用以下公式表示：（1）其中U是t×t的正交矩阵，它的每一列是A的左奇异向量，V是d×d正交矩阵，它的每一列是A的右奇异向量，Σ是t×d对角矩阵，对角线元素是A的奇异值，按大小顺序排列，即λ1≥λ2≥……≥λmin（t，d）。
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基于潜在语义索引及层次聚类特征空间重构方法与
应用
蛋白质序列之间的远程同源检测和蛋白质相互作用预测是计算生物学
中一个中心的问题。
诸如支持向量机(support vector machine, SVM)一类的分类器方法是目前使用最广泛、也是最有效的方法之一。
许多基于SVM的方法都致力于寻找有用的蛋白质序列表示方法,如使用显式的特征向量表示或者核函数等。
这样的表示方法面临着高维度和大量噪音的问题。
另外,远程同源检测问题中的数据集是不平衡数据集,即反例样本远远大于正例样本,目前的方法主要使用ROC(Receiver Operating Characteristic)分数来评价远程同源检测方法的性能。
然而,对不平衡样本集,ROC曲线会过于乐观的估计算法的性能。
基于这
些观察,本文采用了一个新的特征空间重构的方法解决高维度和噪音的问题——基于潜在语义索引(Latent Semantic Index,LSI)和层次聚类的特征空间重构方法LSI-HC;并在远程同源检测问题中采用精确度-召回率(Precision-Recall,PR)曲线来代替ROC曲线来评估算法的性能。
对蛋白质同源检测问题,本文使用SCOP数据库1.53版本数据集作为标准数据集,采用具有生物学意义的N元组以及局部比对核函数(LAK)作为特征。
我们首先分析了原始特征之间的关联,证明了这些特征之间确实存在着很大的相关性,进而又引入了潜在语义索引来分析所有特征之间隐含的语义关系,并据此使用层次聚类重构特征空间,达到降低维数和消除噪音的目的。
模型的建立采用的是SVM模型,最终的评价标准采用的是PR分数,在N元组特征上,我们的结果和Dong et al.2006的方法进行比较,提
高了14个百分点,在LAK特征上,和Saigo et al.2004的方法比较,提高了7个百分点。
对蛋白质相互作用预测问题,本文使用的是HPRD数据库中的标准数据集,使用的是3元组特征,实验结果和Shen et al.2007的结果比较,ROC分数提高了4.5个百分点。
另外,我们对Wnt、IL-2、IL -7、Notch这四个信号通路中的蛋白质相互作用进行了预测,并画出了相互作用网络,较好的实验结果也证明了我们的方法对蛋白质互作网络的预测有着重要的意义。
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【关键词相关文档搜索】：计算机科学与技术; 特征空间重构; 潜在语义索引; 层次聚类; 蛋白质远程同源; 蛋白质相互作用
【作者相关信息搜索】：哈尔滨工业大学;计算机科学与技术;王亚东;李梅梅;。