NMF与LSA时间复杂度分析

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NMF与LSA时间复杂度分析

——2018.5.24于TJU QQ：1219154092

一、LSA

浅层语义分析（LSA）通过“矢量语义空间”来提取文档与词中的“概念”，进而分析文档与词之间的关系。LSA的基本假设是，如果两个词多次出现在同一文档中，则这两个词在语义上具有相似性。LSA使用大量的文本上构建一个矩阵，这个矩阵的一行代表一个词，一列代表一个文档，

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OSPF技术连载25：OSPF SPF 调度和限制
网络技术联盟站
08-28 513
本文将深入探讨OSPF中的SPF调度和限制机制，以及如何优化这些机制以提高路由计算的效率和网络的性能。通过调整路由器的优先级，可以限制某些路由器参与SPF计算，从而降低计算的开销。SPF节流控制的目标是限制SPF计算的频率，以及在计算发生时的等待时间。适当的SPF调度策略可以在维持网络稳定性的同时，减少SPF计算的资源消耗。这样可以确保SPF计算在合适的时间内进行，避免资源的浪费和不必要的计算。传统的OSPF在固定时间间隔进行SPF计算，而基于事件的计算则会在拓扑变化发生时触发计算。
自然语言处理之话题建模：Non-Negative Matrix Factorization (NMF)与潜在语义分析比较
最新发布
zhubeibei168的博客
09-29 855
话题建模是一种统计建模方法，用于发现文档集合或语料库中的抽象话题。它假设文档由多个话题组成，每个话题由一组词的概率分布表示。话题建模在文本挖掘、信息检索、文本分类等领域有广泛应用。LSA和NMF都是话题建模的有效工具，但它们在处理数据的类型和结果的解释性上有所不同。LSA适用于处理词的多义性和文档的多话题性，而NMF则在结果的解释性和处理非负数据时表现更佳。在实际应用中，应根据数据的特性和需求选择合适的方法。
算法时间复杂度空间复杂度
lxj的博客
12-24 206
算法： 算法：是解决某一类问题的通法，即一系列清晰无歧义的计算指令。每个算法只能解决具有特定特征的一类问题，但一个问题可由多个算法解决。 一个算法应该有以下五个方面的特性： 输入（Input）：算法必须有输入量，用以刻画算法的初始条件（特殊情况也可以没有输入量，这时算法本身定义了初始状态）； 输出（Output）：算法应有一个或以上输出量，输出量是算法计算的结果。没有输出的算法毫无意义。 ...
基于协同过滤的SVD的推荐系统
哆啦咪~fo
10-20 1万+
参考论文：Using Singular Value Decomposition Approximation For Collaborative Filtering 背景：m-n矩阵是一个打分矩阵，m是用户的数量，n为项目的数量，Ai,j表示用户i对项目j的评分情况。矩阵A一般存在两个问题。 1> 矩阵A通常非常的庞大，m、n可能有上百万或者是上亿的数量级 2> 矩阵A是一个非常稀疏的矩阵 所以
机器学习笔记（七）-主成分分析PCA
Blessy_Zhu的博客
04-28 6262
这篇博文主要介绍了，PCA主成分分析。首先通过几何概念引出维度爆炸带来的问题，接下来通过PCA数据降维来解决之。在主讲PCA内容时主要介绍了：经典主成分分析、最大投影方差、最小重构距离，SVD奇异值分解。最后通过Python实现PCA。这篇文章就到这里了，欢迎大佬们多批评指正，也欢迎大家积极评论多多交流。
自然语言处理之话题建模：Latent Semantic Analysis (LSA)：LSA与词向量
zhubeibei168的博客
09-26 1101
通过从文本到词向量的转换，我们可以将自然语言数据转换为机器学习算法可以处理的数值形式。LSA作为一种基于矩阵分解的话题建模技术，能够识别文本中的潜在主题，通过SVD得到的词向量能够反映词的语义信息。不同的词向量方法各有优势，选择合适的方法取决于具体的应用场景和需求。LSA、Word2Vec 和 GloVe 都是处理自然语言文本中词向量生成的重要技术。LSA 通过统计词的共现频率来捕捉语义，而 Word2Vec 和 GloVe 则通过上下文信息学习词向量，其中 GloVe 还结合了全局统计信息。
自然语言处理之话题建模：Non-Negative Matrix Factorization (NMF)：NMF算法实现与优化
zhubeibei168的博客
09-29 1160
Non-Negative Matrix Factorization (NMF) 是一种矩阵分解技术，其目标是将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积。假设我们有一个非负矩阵V，大小为m×n，NMF试图找到两个非负矩阵W（大小为m×k）和H（大小为k×n），使得V≈WH。这里的k通常远小于m和n，代表了潜在的主题数量。NMF的数学原理可以通过最小化重构误差来实现，即最小化V和WH之间的差异。
LSA-V2:LSA V2
03-13
1. **效率提升**：原版LSA可能会面临计算量大、时间复杂度高的问题，LSA-V2可能采用了更高效的算法或数据结构，以降低计算资源的消耗，提高处理大规模文本数据的速度。 2. **精度优化**：通过更精细的参数调整或...
NMF 非负矩阵分解 -- 原理与应用
热门推荐
qq_26225295的博客
04-21 5万+
1.原理发现写关于非负矩阵的博文还是蛮多的，还是以自己的角度总结一下自己的最近看的若干东西以及对非负矩阵分解有用的一些资料链接。NMF，全称为non-negative matrix factorization，中文呢为“非负矩阵分解”。NMF的思想：V=WH（W权重矩阵、H特征矩阵、V原矩阵），通过计算从原矩阵提取权重和特征两个不同的矩阵出来。属于一个无监督学习的算法。
SVD(奇异值分解)算法及其评估
10-04
矩阵分的奇异值分解 国内的线性代数书籍都只讲了对称矩阵的分解，没有一般矩阵的分解 对图形学很有用
LSI（SVD）、NMF的理解及推导
赵小越的博客
08-08 1335
       主题模型，是一种语言模型，是对于文字中隐含的主题的一种建模的方法。对于主题模型的副产品，一个很重要的应用在于用主题模型方法来抽取词向量，其中，LSI方法是词向量分布式表示方法中的syntagmatic model中的典型代表，利用了词之间的共现情况，也就是利用到了相似的词出现的语境类似的特性，然后得到词向量的表述，是一种基于矩阵（基于计数）的词向量抽取模式。 ...
矩阵分解模型——SVD与SVD++
weixin_44750583的博客
05-15 4988
这里写目录标题SVDFunk-SVDBias-SVDSVD++ SVD 正交矩阵：AAT=InAA^T=I_nAAT=In​ 正定矩阵：对任意非零实向量xxx，有xAxT>0xAx^T>0xAxT>0，则AAA为正定矩阵，若xAxT≥0xAx^T\ge0xAxT≥0则AAA为半正定矩阵 酉矩阵：UHU=UUH=InU^HU=UU^H=I_nUHU=UUH=In​，其中H^HH表示共轭转置，则UUU为酉矩阵 正规矩阵：UHU=UUHU^HU=UU^HUHU=UUH，其中H^HH表示共轭转置
推荐算法之SVD算法
给我一点温度
07-29 7946
目录 特征值与奇异值 1）特征值 2）奇异值 推荐系统中的SVD算法 SVD算法优缺点 通过SVD对数据的处理，我们可以使用小得多的数据集来表示原始数据集，这样做实际上是去除了噪声和冗余信息，以此达到了优化数据、提高结果的目的。 隐形语义索引：最早的SVD应用之一就是信息检索，我们称利用SVD的方法为隐性语义检索（LSI）或隐形语义分析（LSA）。 推荐系统：SVD的另一个应用就是...
NMF非负矩阵分解算法（Non-negative Matrix Factorization）
weixin_44192389的博客
05-28 2863
NMF的基本思想可以简单描述为： 对于任意给定的一个非负矩阵V，NMF算法能够寻找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，使得满足 ，从而将一个非负的矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积。如下图所示，其中要求分解后的矩阵H和W都必须是非负矩阵。 矩阵V分解为左矩阵W和右矩阵H，可理解为原始矩阵V的列向量是H中的所有列向量的加权和，对应的权重系数则是W的列向量的元素，所有H称为基矩阵，W称为系数矩阵。 NMF在人脸识别的应用中和PCA还有VQ分解不同。VQ分解是用一张完整的图像直接代表源脸部图像；PCA是将几个完整人
计算机网络（十三）——路由算法
LongXinKou的博客
05-14 6189
文章目录1. 概述2. 路由选择算法2.1 链路状态路由选择算法（LS）2.2 距离向量路由选择算法（DV）2.3 DV和LS算法的对比 网络层由数据平台和控制平台两个部分组成。接下来我们将对控制平台进行讨论。 1. 概述 重点 转发表和流表是如何计算、维护和安装的。 路由器的转发操作需要根据转发表将输入分组传输到合适的输出链路，因此转发表的初始化和更新很重要。有两种方式能够完成转发表的计算、维护与安装： 路由器控制：每台路由器都运行一种路由选择算法。 ①路由器包含转发和路由选择两种功能。 ②路由器
矩阵分解算法
星辰的博客
03-09 2224
矩阵分解算法 针对协同过滤算法的头部效应较明显、泛化能方较弱的问题，矩阵分解算法被提出。矩阵分解 在协同过滤算法中“共现矩阵”的基础上，加入了隐向量的概念，加强了模型处理稀疏矩阵的能力，针对性地解决了协同过滤存在的主要问题。 上图描述了协同过滤算法和矩阵分解算法在视频推荐场景下的算法原理。如图(a)所示，协同过滤算法找到用户可能喜欢的视频的方式很直接，即基于用户的观看历史，找到跟目标用户Joe看过同样视频的相似用户，然后找到这些相似用户喜欢看的其他视频，推荐给目标用户Joe。矩阵分解算法则期望为每一个用户
矩阵分解（MF）算法代码实现
HPUZJH
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#迭代退出既控制次数又控制条件如果在迭代过程中能够提前退出就提前退出 参数调整是最大问题 import numpy as np #迭代退出既控制次数又控制条件如果在迭代过程中能够提前退出就提前退出 def MF(R,P,Q,K,steps,alpha,beta): m, n = R.shape for step in range(steps): for i ...
推荐系统中的矩阵分解总结
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最近学习矩阵分解，但是学了好多种类，都乱了，看了这篇文章，系统性的总结了矩阵分解，感觉很棒，故分享如下: 前言 推荐系统中最为主流与经典的技术之一是协同过滤技术（Collaborative Filtering），它是基于这样的假设：用户如果在过去对某些项目产生过兴趣，那么将来他很可能依然对其保持热忱。其中协同过滤技术又可根据是否采用了机器学习思想建模的不同划分为基于内存的协同过滤（Memory...
Matlab非负矩阵分解NMF代码实现与应用分析
乘法更新规则是一种基于梯度上升的技术，它确保在优化过程中，矩阵分解的结果始终为非负值，这与NMF的基本假设相符。 Matlab是一个强大的数值计算和图形可视化平台，广泛应用于科学计算、数据分析、工程设计等领域...
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