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介绍潜在语义索引中半离散矩阵分解SDD(Semidiscrete Matrix Decomposition)方法的使用,改进其在存储空间方面的不足,提出了SDD+方法,并比较了奇异值分解SVD(Singular Vector Decomposition)、SDD和SDD+的性能差异。
SDD方法在信息检索中的应用
【摘 要】
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介绍潜在语义索引中半离散矩阵分解SDD(Semidiscrete Matrix Decomposition)方法的使用,改进其在存储空间方面的不足,提出了SDD+方法,并比较了奇异值分解SVD(Singular Vector Decomposition)、SDD和SDD+的性能差异。
【机 构】
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辽宁科技大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2008年07期
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