一种基于潜在语义索引的谱聚类方法研究
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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Ｊ 【 … 其 中 为 第 ｍ个文 本行 向量 ， 为第 ｎ个 特 征 ｔ 项列 向量 ， 为第 ｉ 个特 征值在 第 ＿ 文本 中权重 。 『 个 权 重 计 算方 法为 ：
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 。
基于聚类分析的潜在语义文献检索研究生学位论文 精品
国内图书分类号：O229 密级：公开西南交通大学研究生学位论文基于聚类分析的潜在语义文献检索申请学位级别理学硕士专业应用数学Southwest Jiaotong UniversityMaster Degree ThesisLATENT SEMANTIC RETRIEVAL BASED ON DOCUMENT CLUSTERING ANALYSISGrade: 2010Candidate: Chunjiang WuAcademic Degree Applied for : Master’s DegreeSpeciality: Applied MathematicsSupervisor: Hailiang Zhao(Prof.)May.2013西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。
本学位论文属于1．保密□，在年解密后适用本授权书；2．不保密□，使用本授权书。
（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导老师签名：日期：日期：西南交通大学硕士学位论文主要工作（贡献）声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。
除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。
对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明。
本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。
本人在学位论文中所做的主要创新点如下：1. 词频矩阵的建立。
利用从查询关键词出发，获取相关文献，同时从相关文献中获取高质量扩展关键词，不断迭代搜索，获得更多的链式文献以及扩展关键词汇，建立词频矩阵。
这步仅解决因数据更新造成词频矩阵更换不便等问题，也能够不借用所有原始数据库进行语义分解，提高检索效率2.在奇异值降维分解中，对截取矩阵Ｋ的选择。
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。
一种基于聚类的语义检索算法
过文档之间的结构关系对 文档进行 聚类 ， 利用簇代替文档分析潜在语义 ，以此减 少处理文档 的个数 。实验结果表明 ， 算法能减少查询 时 该
间 ，且检索精确度较高。
关健词 ：潜在语义分析 ；信息检 索；向量空间模 型；图聚类 算法
Ｃｌ ｓ ｅ ｉ ｇ ｂ ｓ ｄ Ｓ ｍ ａ ｔ ｔ ｉ ｖ ｌ ｇ ｒ ｔ ｍ ｕ ｔ ｒ ｎ － ａ ｅ ｅ ｎ ｉ Ｒｅ ｒｅ ａ ｏ ｉｈ ｃ Ａｌ
第３ ８卷 第 ２期
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２１ ０ ２年 １ 月
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文章编号：１ ０ －２（ １０— ０ ＿ ３ 文献标识码； ０ —３ ８ ｏ２ ２ ３ ＿ ｏ ４ ２ ） ０ Ａ
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基于潜在语义分析的中文概念检索研究
基于潜在语义分析的中文概念检索研究一、内容概览随着互联网的普及和发展，越来越多的中文信息被存储在网络中。
然而由于中文语言的特殊性，检索中文信息变得尤为困难。
因此研究如何有效地检索中文概念成为了一个亟待解决的问题。
近年来基于潜在语义分析的中文概念检索技术逐渐受到关注，本文将围绕这一主题展开研究，探讨如何在海量中文信息中快速准确地找到用户所需的概念。
首先我们将对潜在语义分析技术进行简要介绍，以便读者了解该技术的基本原理和应用领域。
接着我们将分析现有的中文概念检索方法，总结各种方法的优缺点，为后续的研究提供参考。
在此基础上，我们将提出一种基于潜在语义分析的中文概念检索模型，通过实验验证该模型的有效性。
我们将讨论该模型在实际应用中的局限性以及未来的研究方向。
A. 研究背景和意义在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到大量的文字信息，从新闻报道、学术论文到日常生活中的博客、微博等。
然而随着信息的增长，我们在查找特定信息时往往感到力不从心，尤其是在面对中文文本时，由于词汇的丰富性和歧义性，我们很难准确地找到所需的概念。
因此研究如何高效地对中文概念进行检索成为了一项亟待解决的问题。
潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)是一种基于概率模型的自然语言处理技术，它通过对文本中词语之间的关系进行建模，挖掘出词语之间的潜在关系，从而实现对文本的理解和检索。
近年来LSA在中文概念检索领域的应用逐渐受到关注，为解决中文概念检索问题提供了新的思路和方法。
本研究旨在探讨基于潜在语义分析的中文概念检索方法，以提高中文概念检索的效率和准确性。
首先我们将对现有的中文概念检索方法进行梳理和分析，总结其优缺点；其次，我们将尝试将潜在语义分析应用于中文概念检索，构建相应的检索模型；我们将通过实验验证所提出的方法在中文概念检索任务上的性能，并与其他常用方法进行比较。
本研究的意义在于：一方面，它有助于提高中文概念检索的效率和准确性，使得用户能够更快速、准确地找到所需信息；另一方面，它为潜在语义分析在中文领域的应用提供了有益的探索，拓展了该技术的适用范围。
一种改进的基于潜在语义索引的文本聚类算法
一种改进的基于潜在语义索引的文本聚类算法侯泽民;巨筱【期刊名称】《计算机与现代化》【年(卷),期】2014(000)007【摘要】提出一种改进的基于潜在语义索引的文本聚类算法。
算法引入潜在语义索引理论，改进传统的SOM算法。
用潜在语义索引理论表示文本特征向量，挖掘文本中词与词之间隐藏的语义结构关系，从而消除词语之间的相关性，实现特征向量的降维。
改进传统的SOM算法的局限性，准确给出聚类类别数目的值。
实验结果表明，本算法的聚类效果更好，聚类时间更少。
%This paper presents an improved text clustering algorithm based on latent semantic indexing .This algorithm introduces the theory of latent semantic index , improves the traditional SOM algorithm .By using the latent semantic indexing text feature vector representation theory , we mine the semantic structure relationships hidden among the words in text , thereby eliminating the correlation among words , to reduce the feature vector dimension .The limitations of the traditional SOM algorithm are improved to accurately give the number of clustering classes .Experimental results show that the clustering effect of this algorithm is better , and the clustering time is less .【总页数】4页(P24-27)【作者】侯泽民;巨筱【作者单位】郑州科技学院信息工程学院，河南郑州 450064;郑州科技学院信息工程学院，河南郑州 450064【正文语种】中文【中图分类】TP182【相关文献】1.基于潜在语义索引的SVM文本分类模型 [J], 郭武斌;周宽久;张世荣2.一种基于本体论和潜在语义索引的文本语义处理方法 [J], 秦春秀;刘怀亮;赵捧未3.改进的概率潜在语义分析下的文本聚类算法 [J], 张玉芳;朱俊;熊忠阳4.基于潜在语义索引的文本特征词权重计算方法 [J], 李媛媛;马永强5.使用基于SVM的局部潜在语义索引进行文本分类 [J], 张秋余;刘洋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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。
基于潜在语义分析的构件聚类研究
基于潜在语义分析的构件聚类研究
任姚鹏;陈立潮;谢斌红;贺海波
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2010(026)021
【摘要】软构件的检索方法一直是构件库研究的热点,而构件的合理分类是实现构件高效检索的基础.常用的基于刻面分类的构件描述方法,由于受到主观因素的影响,难以实现构件高效检索.针对这一问题,本文通过利用潜在语义分析模型,提出了一种基于潜在语义分析的构件聚类方法,在一定程度上降低了刻面分类的主观性因素,有效地提高了构件检索的效率和准确性.与采用向量空间模型的构件聚类相比较,实验表明该算法具有较好的构件聚类效果.
【总页数】3页(P166-168)
【作者】任姚鹏;陈立潮;谢斌红;贺海波
【作者单位】030024,太原,太原科技大学计算机科学与技术学院;030024,太原,太原科技大学计算机科学与技术学院;030024,太原,太原科技大学计算机科学与技术学院;030024,太原,太原科技大学计算机科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于潜在语义分析的构件聚类改进方法 [J], 任姚鹏;陈立潮;张英俊;谢斌红
2.构件标识潜在语义分析与模糊聚类方法研究 [J], 张雷;陈立潮;潘理虎;闫慧敏;张
英俊
3.基于潜在语义分析的Deep Web查询接口聚类研究 [J], 强保华;李巍;邹显春;汪天天;吴春明
4.基于预聚类的潜在语义分析模型文献检索研究 [J], 和晓萍;李迪;王米利;马学松;周卫红
5.基于潜在语义分析和自组织特征映射神经网络的文本聚类研究 [J], 王剑锋;麻丽娜;李新叶;乔冬
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
结合概率潜在语义分析的文本谱聚类方法研究
结合概率潜在语义分析的文本谱聚类方法研究张玉芳;张洪;熊忠阳;李文田【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(47)36【摘要】传统谱聚类的相似矩阵建立在VSM(Vector Space Model)之上,该模型把词看作孤立的单元,没有考虑自然语言中存在大量的同义词、多义词现象.针对这一问题,提出一种用概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)来提取文本中隐含语义信息的方法,并构建文本集的相似矩阵,从语义的角度考虑了文本之间的相关性.实验结果表明,利用该方法得到的聚类精度有较大提高,结果要好于传统的谱聚类算法,从而验证了该方法的有效性.%Traditional similar matrix of spectral clustering is dependent on vector space model, which regards index word as independent unit and ignores a large number of synonyms and polysemy existing in natural language.To solve this prob lem, the paper comes up with a new method of extracting semantic information implicit in the text and constructing the simi lar matrix based on Probabilistic Latent Semantic Analysis(PLSA) .which takes into account the similarities of the texts.Ex periments indicate that such similar matrix built by PLSA can greatly improve categorization precision, and bring better re sults than traditional way like spectral clustering,further proves the availability of PLSA.【总页数】4页(P134-136,179)【作者】张玉芳;张洪;熊忠阳;李文田【作者单位】重庆大学计算机学院,重庆400044;重庆大学计算机学院,重庆400044;重庆大学计算机学院,重庆400044;重庆大学计算机学院,重庆400044【正文语种】中文【中图分类】TP391.1【相关文献】1.改进的概率潜在语义分析下的文本聚类算法 [J], 张玉芳;朱俊;熊忠阳2.概率潜在语义分析的KNN文本分类算法 [J], 戚后林;顾磊3.基于概率潜在语义分析的中文文本分类研究 [J], 王奕4.基于概率潜在语义分析的文本聚类研究 [J], 吴金学5.基于概率潜在语义分析和Adaboost算法的文本分类技术研究 [J], 刘苗;谢邦昌因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于LDA的潜在语义区划分及Web文档聚类算法
摘 要 ：该 文 应 用 Ｌ ＤＡ 模 型进 行 文档 的潜 在 语 义分 析 ， 语 义 分布 划 分 成 低 频 、 将 中频 、 高频 语 义 区 ， 以低 频语 义 区 的语 义进 行 Ｗ ｅ ｂ游 离 文档 检 测 ， 中 、 以 高频 语 义 区 的 语 义 作 为 文 档 特 征 进 行 文 档 聚 类 ， 用 文 档 类 别 与 语 潜 在 语 义 区 划 分 及 Ｗｅ Ｄ ｂ文 档 聚 类 算 法
刘 振 鹿 王 大 玲 。冯 时 张 一 飞 ， 东 吴 ， ， ， 方
（ ．东 北 大 学 信 息 科 学 与 工 程学 院 ， 宁 沈 阳 １ ０ １ ； １ 辽 １ ８ ９ ２ ．医学 影 像 计 算 教 育 部 重 点 实 验 室 （ 北 大 学 ） 辽 宁 沈 阳 １ ０ １ ） 东 ， １ ８ ９
ｔ ｒ ｎ ｅ ａｎ ｉｓ Ｃｏ ｐ ｒ ｄ ｗ ｉｈ ｒ ｌ ｅ ｏ ｋ， ｔ ｓ ｐａ ｒ ｎｏ ｏ ｙ ａ ｌｅ ｅｓａ ｄ ｓｍ ｔｃ ． ｍ ａ ｅ ｔ ｅａｔｄ ｗ ｒ ｈｉ ｐｅ ｔ ｎｌ ｐｐ ｉｓ ＬＤＡ ｏ ｌ Ｏ ｅ ｅ ｅ ｄ ｃ ｍ ｄｅ ｔ ｒ ｐｒ ｓ ｎｔ ｏ ｕｍ ｅ ｔ ｎ ｓ． ｂｕ ｌｏ ａｎ ｌ ｚ ｓ ｔ ｅ ａ ｉ ｓ ｒｂ ｉｎ ｎ ｄｅ ｔ ｎｄ ｐ ｉｓ ｔ ｅ ｕｌｓ ｏｆａ ａ ｙ ｉ ｏ ｗ ｅ ｃ ｔａ ｓ ａ ｙ ｅ ｈｅ ｓ ｍ ｎｔｃ ｄｉｔｉ ｕｔｏ ｉ ｐ ｈ ａ ａ ｐｌｅ ｈｅ ｒ ｓ ｔ ｎ ｌ ｓｓ ｔ ｂ ｄｏ ｕｍ ｅ ｌ ｓ ｅ ｉ ｇ． ｎｔｃ ｕ ｔ ｒｎ Ｅｘ ｒｍ ｅ ｓ ｓ ｏｗ ｈａ ｈ ｌ ｔ ｒｎｇ ａｇｏ ｉｈｍ ｆｔ ｕｔ ａ — ｃ ｉｎ ｂ ｔ ｅ ． Ａ— ｓ ｄ ｄｏ ｕｍ ｅ ｌ ｓ ｎ ｅ ａ — ｐｅ ｉ ｎｔ ｈ ｔ ｔｔ ｅ ｃｕｓｅ ｉ ｌ ｒｔ ｏ ｈｅｍ ｕ ｌａ ｔｏ ｅ ｗ ｅｎ ＩＤ — ｅ ｃ — ｂａ ｎｔｃａ ｓａ ｄ ｓ ｍ ｎ— ｔｃ ｉ ｈｉ ｐｅ ｅ ｅ ｖｅ ｂ ｔｅ ｆｅ ｔ ｎ ｄｏ ｕｍ ｅ ｔｃ ｕ ｔ ｒｎ ｉ ｎ ｔ ｓｐａ ｒ ｄ ｓ ｒ ｅ ｔ ｒｅ ｆ ｃ ｓ ｉ ｃ ｎ ｌ ｓ ｅ ｉｇ． Ｋ ｅ ｒ ｓ：ＬＤＡ ； ｌ ｅ ｅ ａ ｔｃ ｓ ｍ ａ ｉ ｓ ｒｂ ｉ ｙ ｗｏ ｄ ａｔｎｔｓ ｍ ｎ ｉ ； ｅ ｎｔｃ ｄｉｔｉ ｕｔｏｎ；ｄｏｃ ｅ ｔｃ ｕ ｔ ｒｎｇ ｕｍ ｎ ｌ ｓ ｅ ｉ
基于潜在语义索引的文本分类及其在科技信息检索中的研究的开题报告
基于潜在语义索引的文本分类及其在科技信息检索
中的研究的开题报告
一、研究背景
随着科技的快速发展，科技信息的数量呈现爆发式增长，如何有效
地对科技信息进行分类成为了迫切需要解决的问题。
目前，机器学习技
术已被广泛应用于文本分类中，如朴素贝叶斯、支持向量机等算法，但
传统的文本分类方法中存在维数灾难，概率偏差等问题，导致分类精度
下降。
因此，本研究基于潜在语义索引（LSI）方法，通过对文本数据进行降维处理，将高维稀疏的文本数据转化为低维密集的特征表示，从而提
高文本分类的精度。
同时，本研究将探索LSI在科技信息检索中的应用，实现对科技文献的自动分类和检索。
二、研究目的
通过研究LSI方法，解决高维稀疏的文本分类问题，提高分类准确率；同时探索LSI在科技信息检索中的应用，提高科技文献的分类和检索效率。
三、研究内容
1.文献综述：对现有的文本分类方法和LSI方法进行分析比较，分析LSI方法的优势和不足。
2.LSI算法研究：对LSI算法进行深入研究，探究其原理和实现方法。
3.基于LSI的文本分类研究：构建基于LSI的文本分类模型，通过实验比较不同方法的分类效果，并对模型的优化进行研究。
4.基于LSI的科技信息检索研究：构建基于LSI的科技信息检索模型，对模型进行实验验证，探索其在文本检索中的应用效果。
四、研究意义
本研究将基于LSI等降维方法，解决文本分类中的高维稀疏问题，提高分类精度；同时探索LSI在科技信息检索领域的应用，为科技文献的自动分类和检索提供了一种新的解决思路和方法。
这将极大地提升科技信息的分类和检索效率，为科学研究和技术创新提供更加便捷和高效的技术支持与服务。
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随着大数据时代的到来，学科知识的获取、积累和应用变成了一项重要任务。
在这领域中，学科知识图谱成为了一个关键技术。
知识图谱的构建不仅能够帮助我们更好地了解领域中不同学科的关系、学术等级、概念及其内在关联等，也能够为学科教学、科研和产业转化提供重要的指导帮助。
本文将介绍基于潜在语义分析的学科知识图谱构建。
一、学科知识图谱的构建方法学科知识图谱的构建是一个非常复杂的过程，其具体流程可以分为以下几步：1.文献数据的获取和处理：收集与学科领域相关的文献数据，对这些数据进行文本清洗、处理和规格化等，以便后续的知识抽取和挖掘。
2.知识抽取和挖掘：基于文本挖掘技术，对收集的文献数据进行关键词提取、实体识别、术语抽取等过程，提取文本中的知识元素，包括概念、术语及其关系、学科分类等。
3.知识关系的建模和表示：通过对知识元素之间的关系进行建模和表示，构建学科知识图谱。
通常采用的表示方法包括语义网络图、本体论、时间序列等。
4.可视化呈现和应用：对构建好的学科知识图谱进行可视化展示，以便于用户进行数据检索、导航和分析，同时对学术研究、教育教学和产业应用等领域进行应用。
二、潜在语义分析潜在语义分析（LSA）是一种基于奇异值分解（SVD）的文本挖掘方法，其解决的问题是单词轮廓之间的相似性。
LSA可被描述为一种在大量问题里找到共性的方法，该方法被认为是一种基于“智能搜索”的文本搜索方法。
通常，LSA将文本表示为一个矩阵，在该矩阵中，每行代表一个文本的信息，每个列代表一个特定单词的信息。
该矩阵中的值表示单词在文本中出现的频率。
因为每个文本用这种方式表示，LSA因此可以通过比较文本间相似度的方式来观察文本间的相似性。
LSA通过将文本表示成一个低维度的向量空间模型，将单词和文本嵌入到一个嵌入空间中，使得相同主题的单词和文本被映射到相同的空间位置上，从而获得文本数据的语义信息，提高了文本的理解和应用能力。
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学科知识图谱是一种结构化的学科知识表示和组织方法，它可以帮助人们更清晰地理解和学习学科知识。
然而，传统的学科知识图谱构建方法存在着一些挑战，如知识获取的难度、知识表示的复杂性等。
针对这些问题，本文提出了一种基于潜在语义分析的学科知识图谱构建方法。
通过分析文本数据中的潜在语义信息，该方法可以自动抽取学科知识，并将其组织成结构化的知识图谱。
实验结果表明，基于潜在语义分析的学科知识图谱构建方法具有较高的准确性和有效性，可以为学科知识的表示和学习提供有力支持。
一、引言学科知识图谱是一种将学科知识进行结构化表示和组织的方法，它利用图谱模型来描述学科知识之间的关系。
通过学科知识图谱，人们可以更清晰地理解学科知识的组成和发展，从而更好地学习和应用学科知识。
然而，传统的学科知识图谱构建方法存在着一些挑战：知识获取的难度大、知识表示的复杂性等。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于潜在语义分析的学科知识图谱构建方法。
二、基于潜在语义分析的学科知识图谱构建方法基于潜在语义分析的学科知识图谱构建方法主要由以下几个步骤组成：文本预处理、潜在语义分析、知识抽取、知识组织与表示。
下面将对这些步骤进行详细介绍：1.文本预处理文本预处理是学科知识图谱构建的首要步骤。
通常，学科知识图谱的构建需要借助大量的文本数据，因此对文本数据进行处理是必不可少的。
在文本预处理中，首先需要对文本数据进行分词处理，将文本分割成一个个的词语。
然后，通过去停用词、词干提取等方法，对文本数据进行规范化处理，以便后续的分析和处理。
2.潜在语义分析潜在语义分析是基于语料库中的统计模型进行学科知识抽取的重要方法之一。
该方法通过对文本数据中的词语和句子进行计算，从中抽取出具有语义相关性的学科知识。
通常，潜在语义分析可以采用词袋模型和主题模型等方法来实现。
在潜在语义分析中，需要通过计算词与词之间的相关性或主题与词之间的相关性，来判断词语和主题之间的关系，从而抽取出学科知识。
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学科知识图谱是一种以图谱方式组织和表示学科领域的知识体系的工具，可以帮助人们快速准确地理解学科知识的关系和内在结构。
然而，学科知识图谱的构建是一项复杂且耗时的任务，尤其是对于大规模的学科知识体系来说。
潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）作为一种文本挖掘和信息检索的方法，可以有效地帮助我们提取和理解文本数据中隐藏的概念和语义关系。
本文将介绍潜在语义分析在学科知识图谱构建中的应用，并讨论其优势和挑战。
一、潜在语义分析的基本原理潜在语义分析是一种基于向量空间模型的统计方法，通过对文本的向量表示进行降维和语义解释，从而揭示文本之间的语义关系。
其基本原理可以概括为以下几个步骤：1.构建文档-词项矩阵。
将文本数据表示成一个矩阵，其中每一行表示一个文档，每一列表示一个词项，矩阵中的元素表示对应文档中词项的出现频率或权重。
2.对文档-词项矩阵进行奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）。
将文档-词项矩阵分解为三个矩阵的乘积，其中一个矩阵表示文档与潜在语义空间的关系，另一个矩阵表示词项与潜在语义空间的关系，最后一个矩阵表示潜在语义空间中的特征值。
3.选择主题和特征值。
根据特征值的大小，选择主题和特征值，通过保留特征值较大的主题和特征值，实现文本数据的降维和语义解释。
4.文本相似度计算和文本聚类。
通过计算文本的向量表示之间的相似度，可以实现文本的相似性计算和聚类，从而揭示文本之间的语义关系。
二、潜在语义分析在学科知识图谱构建中的应用1.文本相似度计算学科知识图谱的构建基于大量的文本数据，而文本相似度计算是构建学科知识图谱的基础。
潜在语义分析可以通过计算文本之间的相似度来帮助我们判断文本之间的语义关系。
通过提取文本的向量表示，并计算它们之间的余弦相似度，可以实现文本的相似性计算。
这样就可以快速准确地找出相似的文本，从而构建学科知识图谱中的节点之间的关系。
一种支持轨迹大数据潜在语义相关性挖掘的谱聚类方法_廖律超
（ 1 ． School of Information Science and Engineering， CentralSouth University， Changsha， Hunan 410075 ， China； 2 ． Fujian Key Laboratory for Automotive Electronics and Electric Drive ， Fujian University of Technology， Fuzhou， Fujian 350108 ， China； 3 ． Fujian Transport Information ＆Telecommunications Center， Fujian Communication Department， Fuzhou， Fujian 350001 ， China）
面对海量 的 等 效 空 间 网 格 序 列， 本文引入文本 语义挖掘的思想， 探索轨迹数据的语义特性 挖 掘 ． 文 本语义信息挖掘的核心思想是通过将所 有 的 文 本 数 并进而计算词组 据按固定顺序 进 行 向 量 空 间 建 模， 之间的语义相 关 性， 虽然其建模过程中使数据产生 但通过潜在语义分析仍可以反映较高 了失序现象， ［10］ ， 的语义匹 配 准 确 度 同 时 还 可 覆 盖 到 其 缩 写、 等 ［11］ ． 与文本语义 同义词等不同的等 效 关 系 效表达 、 信息类似， 通过提取轨迹数据的语义信息， 有望发现 地理空间位置 之 间 的 语 义 相 似 性， 这种语义相似性 体现在当一辆 车 经 过 一 个 位 置 时， 往往也会经过另 本文首先通过空间网格方 外 一 个 地 理 位 置 ． 为 此， 法， 将高精度的原始轨迹数据， 转化为有限精 度 的 等 既保持了数据间的差异信 息， 也有 效空间网格系列， 利于提取其共性信息， 并对其进行向量空间 建 模， 从 、 而将不规则 非 结 构 化 的 交 通 轨 迹 数 据 转 化 为 统 一 的结构化数据 矩 阵， 为进一步结合潜在语义分析及 谱聚类算法进行轨迹数据的内在特性分 析 提 供 了 重 要的结构化数据支持 ． 根据定义 3 与定义 4 ， 交通轨迹数据可以通过路网 ^ Ｒ 空间 中的网格序列来描述， 而不同的交通轨迹则可1 Nhomakorabea引言
一种支持轨迹大数据潜在语义相关性挖掘的谱聚类方法
一种支持轨迹大数据潜在语义相关性挖掘的谱聚类方法廖律超;蒋新华;邹复民;贺文武;邱淮【期刊名称】《电子学报》【年(卷),期】2015(000)005【摘要】To facilitate traffic understanding ,planning and management optimization ,we present a new spectral clustering method (TSSC ) for big trajectory data mining based on latent semantic correlation .First ,a matrix model is proposed to represent ve-hicle trajectories and the underlying road network with a grid-vehicle matrix ,which is then transformed to a low-dimensional seman-tic subspace with randomprojection .Second ,through matrix decomposition we extract hidden characteristics of the mass trajectory data and construct a similarity matrix for road network cells .Third ,we adopt and implement a fast spectral clustering method to dis-cover road network clusters based on the similarity matrix in the semantic space .Finally ,we evaluate our approach with a large tra-jectory data set collected by the Fujian Communications Department ,which has 19 ,719 vehicles and a total mileage of more than 14 million kilometers .Experiment results show that the approach can efficiently cluster the road network with traffic context semantic information derived from massive trajectory data .The approach is capable to discover inherent characteristics of complex road net-works and provide insights for traffic planning and management optimization .%针对交通管理优化和轨迹大数据挖掘的实际应用需求，本文提出了一种支持交通轨迹大数据潜在语义相关性挖掘的交通路网谱聚类方法（TSSC ）。
一种基于聚类的语义检索算法
一种基于聚类的语义检索算法向河林;张明西;李珀瀚;何震瀛;汪卫【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(038)002【摘要】潜在语义分析在进行大规模语义检索时计算效率较低、存储开销较大.针对该问题,提出一种基于聚类的潜在语义检索算法.通过文档之间的结构关系对文档进行聚类,利用簇代替文档分析潜在语义,以此减少处理文档的个数.实验结果表明,该算法能减少查询时间,且检索精确度较高.%Latent Semantic Analysis(LSA) lacks computation efficiency and has storage deficiencies when it is used in the large scale semantic retrieval. To solve this problem, this paper proposes a clustering-based semantic retrieval algorithm. This algorithm clusters the documents using their structural information, and applies the LSA process on those clusters to efficiently reduce the number of documents. Experimental results show that the algorithm can exponentially decrease the time of inquiring and get good retrieval accuracy.【总页数】3页(P36-38)【作者】向河林;张明西;李珀瀚;何震瀛;汪卫【作者单位】复旦大学计算机科学技术学院,上海201203;复旦大学计算机科学技术学院,上海201203;复旦大学计算机科学技术学院,上海201203;复旦大学计算机科学技术学院,上海201203;复旦大学计算机科学技术学院,上海201203【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.一种基于语义相似度的信息资源语义聚类算法 [J], 熊芳;黄宏斌;黄玉成;冯嵩;胡建中2.基于学习聚类的图像语义检索算法 [J], 王天江;田刚3.SOSC:一种基于自组织语义聚类的P2P查询路由算法 [J], 朱桂明;金士尧;郭得科;韦海亮4.一种改进的基于潜在语义索引的文本聚类算法 [J], 侯泽民;巨筱5.一种基于LDA的潜在语义区划分及Web文档聚类算法 [J], 刘振鹿;王大玲;冯时;张一飞;方东昊因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于隐性语义索引的多标签文本分类集成方法
基于隐性语义索引的多标签文本分类集成方法龚静;黄欣阳【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2017(038)009【摘要】针对多标签文本分类的概念歧义和底层语意结构问题,提出一种集成分类方法,将随机森林(RF)算法和隐性语义索引(LSI)有机结合在一起.通过词汇的随机分割增加集成的多样性,获得低维隐性语义空间的不同正交投影,在低维空间的正交投影基础上执行LSI.随机森林可以有效解决二进制分类问题,隐性语义揭示了文本的底层语义结构,两者结合可代表群体的多样性和个体准确性.Yahoo数据集上的实验结果验证了该方法的有效性,其在汉明损失、覆盖度、首位误差和平均精度方面优于其它方法.%Aiming at the concept of ambiguity and the underlying semantic structure for multiple label text classification,an integration classification method was presented,in which random forest (RF) algorithm and the latent semantic index (LSI) were combined.The diversity of integration was increased by the random segmentation of words,and the orthogonal projection of the low dimensional latent semantic space was obtained.Based on the orthogonal projection of the low dimensional space,LSI was implemented.Random forests can effectively solve the problem of binary classification,which reveals the underlying semantic structure of texts.And the combination of the two can represent the diversity of the population and individual accuracy.The effectiveness of the proposed method is verified by the experimental results on Yahoo datasets.It is better than several other methods in Hamming loss,coverage,first error and average accuracy.【总页数】6页(P2556-2561)【作者】龚静;黄欣阳【作者单位】湖南环境生物职业技术学院信息技术系,湖南衡阳 421001;南华大学计算机学院,湖南衡阳 421001【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于潜在语义索引的SVM文本分类模型 [J], 郭武斌;周宽久;张世荣2.使用基于SVM的局部潜在语义索引进行文本分类 [J], 张秋余;刘洋3.基于标签语义注意力的多标签文本分类 [J], 肖琳; 陈博理; 黄鑫; 刘华锋; 景丽萍; 于剑4.基于标签语义相似的动态多标签文本分类算法 [J], 姚佳奇;徐正国;燕继坤;熊钢;李智翔5.基于卷积神经网络和层次标签集扩展的文本分类方法 [J], 王礼云;辛月兰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
潜在语义分析聚类算法在文摘句子排序中的应用
潜在语义分析聚类算法在文摘句子排序中的应用
郭红建;黄兵
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2013(30)11
【摘要】针对多文档文摘生成过程中话题容易中断和文摘句子语义出现不连贯这两个研究难点,分析了潜在语义分析聚类算法在句子排序中的应用,以期提高文摘的生成质量.先采用潜在语义分析聚类算法将文摘句子聚类,从而形成话题集,以达到解决话题中断的目的.通过计算文档的文摘展现力,挑选出文摘展现力最大的文档作为模板,然后根据模板对文摘句子进行两趟排序.实验结果表明,提出的算法是有效的,该算法能够提高文摘的可读性.
【总页数】3页(P3299-3301)
【作者】郭红建;黄兵
【作者单位】南京审计学院信息科学学院,南京211815;南京审计学院信息科学学院,南京211815
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.英汉句子对比及其在句子翻译中的应用 [J], 鲁云洲
2.SSC软聚类算法在面向查询的多文档文摘中的应用 [J], 唐俊
3.多文档文摘中句子优化选择方法研究 [J], 秦兵;刘挺;陈尚林;李生
4.多文档文摘中基于时间信息的句子排序策略研究 [J], 徐永东;王亚东;刘杨;王伟;权光日
5.如何写好英文摘要中的句子——实例剖析 [J], 黄炜;安碧丽;徐用吉
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文本 的基 于 潜在 语 义 索 引 的 谱 聚 类 方 法 ， 方 法 应 用 了潜 在 语 义 索 引和 谱 聚 类 方 法 的优 点 。 仅 分 析 了词 该 不
与词 之 间 的语 义 关 系 ， 而且 适 用 于任 意 形 状 分 布 的 样 拳 数 据 聚 类 。针 对 航 空安 全 报 告 的 聚 类 实验 表 明 ， 该
第２ ９卷
第 ３期
中 国 民 航 大 学 学 报
Ｊ ｏＵＲＮＡＬ ｏＦ ＣＩ Ｌ ＶＩ ＡＶＩ ＡＴＩ ｏＮ ＵＮＩ ＶＥＲＳ ＴＹ Ｉ ｏＦ ＣＨＩ ＮＡ
Ｖ０ ．９ １２ Ｎｏ３ ．
２１ ０ １年 ６月
Ｊｎ ２ ｕｅ ０１１
一
种 基 于潜 在 语 义 索 引 的谱聚 类 方 法研 究
方 法 取 得 了 较 好 的 聚 类 效 果
关 键 词 ：文本 聚 类 ； 潜在 语 义 索 引 ； 异 值 分 解 ； 聚类 奇 谱 中 图 分 类 号 ：ｒ ３ １ Ｐ ９ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：１ ７ — ５ ０ ２ １ ） ３ ０ ４ — ５ ６ ４ ５ ９ （０ １０ — ０ ７ ０
ｏ ａｅ ｔ ｅ ｎｉ Ｉｄ ｘ （ Ｓ ） ｗｈｃ ｓ ｓｔｅａ ｖｎａ ｅ ｆ ｏｈ Ｎｏ ｎｙａ ａｙ ｅ ｅｗｏｄ ｎ ｅ ｎｉ ｎＬ ｔｎ ｍａ ｔ ｎ ｅ Ｌ Ｉ ， ｉｈｕ ｅ ｄ ａ ｔｇ ｓｏ ｔ． ｔ ｌ ｎ ｌｚ ｄｔ ｒｓａ ｄ ｓｍａ ｔ Ｓ ｃ ｈ ｂ ｏ ｈ ｃ
冯 霞 ， 闫冠 男 ， 李娟娟
（ 中国民航 大学计算机科 学与技术 学院， １． 天津
３ ０ ０ ；２ 中国民航 信息技 术科研基 地， ０３０ ． 天津
３０ ０ ） ０ ３ ０ 源自摘 要 ： 统 的文 本 聚 类 算 法存 在 文 本 向 量 维 度过 高 ， 法 易 陷入 局 部 最 优 问题 。 对 上 述 问题 ， 出 了一种 适 用 于 传 算 针 提
测与 跟踪 （ Ｄ ， ｏ ｉ Ｄ ｔ ｔ ｎ ｎ ｒｃ ｉｇ ［］近 年 Ｔ Ｔ Ｔ ｐｃ ｅｅ ｉ ｄＴａ ｋｎ ）－。 ｃｏ ａ ２ ３
重 要 内容 和手 段 ， 在信 息检 索 等许 多方 面 有着 广 泛 的 应 用 。其 依 据 著名 的“ 聚类 假设 ” 同类 文 档 相 似度 较 ： 大 ， 同类文 档相 似度较 小 。目前 文本 聚类 主要采 用 向 不
来针对文本聚类的研究 ， 代表性的有 Ａ ｄｅｓ ｏ ｏ ｎ ｒ ｔ 等 ａＨ ｈ 人提 出 的基 于本 体 （ ｎｏ ｇ） Ｏ ｔｏｙ 的文本 聚类 方 法 ，．ｏ ｌ ＤＢ —
Ｋｅｙ ｗｏｒ ｓ： ｔｘ ｌ ｓｅ ｎｇ；Ｌ ；ＳＶＤ ；ｓ ｃｒ ｌｃ ｕｓｅ ｉ ｄ ｅ ｔｃｕ ｔｒ ｉ ＳＩ ｐｅ ｔａ ｌ ｔｒｎｇ
文 本 聚类 分 析是 自然语 言处 理 和文 本数 据挖 掘 的
检索 系 统 的准 确 性 ｌ １ ｌ 。当前 文 本 聚类也 被 用 于话 题 检
ｒ ｌｔ ｎ ｅｗｅ ｎｗｏ ｄ ， ｕ ｌｏａ ｐ ｉｓ ｏａ ｙｓ ａ ｅｏ ｅｄ ｓｒ ｕ ｉｎ ｏ ａ ｌ ａ ａｃｕ ｔ ｒ ｇ Ｔ ｅｃｕ ｔ ｒ ｇ ｅ ａｉ ｓ ｔ ｅ ｒ ｓ ｂ ｔ ｓ ｐ ｌ ｎ ｈ ｐ ｆ ｈ ｉ ｉ ｔ ｆ ｍｐ ｅｄ ｔ ｌ ｓｅｉ ． ｈ ｌ ｓｅ ｉ ｏ ｂ ａ ｅｔ ｔ ｔｂ ｏ ｓ ｎ ｎ ｅ ｐ ｒ ｎ ｆ ｖａ ｉｎ ｓ ｆｔ ｐ ｒ ｓ ｏ ｓ ｈ ｔ ｈ ｓｍｅ ｈ ｄｈ ｓ ｏ ｄ ｃｕ ｔ ｒ ｇｒ ｓ ｌ ｘ ｅｉ ｍｅ ｔ ｉｔ ａ ｅｙｒ ｏ ｔ ｈ ｗ ａ ｉ ｏａ ｏ ｅ ｔ ｔ ｔ ｏ ａ ｇ ｏ ｌ ｓｅ ｉ ｕ ｔ ａ ｎ ｅ ．
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