NMF与LSA时间复杂度分析

最新推荐文章于 2024-09-29 19:52:21 发布
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分类专栏： NLP
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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
08-28 514
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
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zhubeibei168的博客
09-29 858
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
12-24 207
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。 ...
LSI（SVD）、NMF的理解及推导
赵小越的博客
08-08 1337
       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。 ...
NMF 非负矩阵分解 -- 原理与应用
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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。
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 1102
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 1161
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...
mf模型 svd++_算法小板报(六)——初探MF(矩阵分解)和FM模型
weixin_39636696的博客
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一、简介矩阵分解（Matrix Factorization，MF）是推荐系统中非常经典的一个算法，虽然现今工业界直接使用的较少，但其背后蕴含的编码降维思想，得以广泛应用于推荐领域之中。本文则主要来梳理下MF和FM的原理，灵感主要来源于大神张俊林的文章(张俊林：推荐系统召回四模型之：全能的FM模型)。二、MF（Matrix Factorization）矩阵分解MF算法，同时兼具了协同过滤，隐语义分析...
Blind Speech Separation and Enhancement With GCC-NMF
11-17
IEEE，2017年论文，Blind Speech Separation and Enhancement With GCC-NMF(基于GCC-NMF算法的盲语音分离与增强)，pdf版
NMF非负矩阵分解算法（Non-negative Matrix Factorization）
weixin_44192389的博客
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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 6196
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
学习笔记 | 非负矩阵分解(NMF)浅析
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这篇博客简单地介绍非负矩阵分解(NMF)，包括背景说明、NMF原理简介、代码分享以及NMF在一个趣味问题中的解决方案。
深度自编码器在推荐中的应用
Mlooker的博客
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出品：贪心科技（公众号：贪心科技）作者：Artem Oppermann前言协同过滤是推荐系统通过收集来自许多其他用户的品味或偏好来预测某个特定用户的兴趣所使用的一种方法。协同过滤技术的基本假设是，如果用户A与B在某件事上有相同的品味或意见，那么A就更有可能在不同的问题上得出与B相同的意见。通过本文你将学到：如何预测某个用户对一部电影的评价，这个预测将会基于这个用户的偏好以及其他用户对该部电影以及其...
深度学习（三十一）基于深度矩阵分解的属性表征学习
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半非负矩阵只是要求H为非负矩阵，对于数据矩阵X和基矩阵Z并没有要求。这个思想和聚类量化一样，Z的每一列表示聚类中心并不需要做非负约束，H表示稀疏编码矩阵。这使得我们可以从原始数据中学习到低维的特征。在机器学习中，特征这个词具体是什么东西？其实如果从矩阵分解的角度来讲的话，我们也可以矩阵H称之为：特征矩阵。 本文提出一种无监督的学习方法，用于深度半非负矩阵分解，因为半监督非负矩阵分解和k均值聚类很相似，。 本文的创新点：1、借助于深度学习的思想，提出贪婪的半非负矩阵分解方法，其思想与栈式自编码网络一样的训练方
推荐算法中的SVD,SVD++,MF
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一. SVD （singular value decomposition) 奇异值分解 奇异值分解将矩阵分解为奇异值和奇异向量 A是一个m*n的矩阵，U是一个m*m的矩阵，D是一个m*n的矩阵，V是一个n*n的矩阵 矩阵D对角元素上的值称为矩阵A的奇异值，U的列向量称为左奇异向量，V的列向量称为右奇异向量 左奇异向量是的特征向量，右奇异向量是的特征向量，A的非零奇异值是和特征值的平方根...
非负矩阵分解 低秩矩阵分解
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非负矩阵分解 NMF 一般的矩阵分解，分解的矩阵有正有负。 很多实际应用中，负数没有意义，如文本等等。 NMF中要求原矩阵和分解后矩阵都为非负矩阵，这个分解存在唯一。 引入稀疏，局部计算。 以人脸识别为例： V∈Rn×m+V∈R+n×mV\in R_+^{n\times m} m张脸，每张图n个像素 W∈Rn×r+W∈R+n×rW\in R_+^{n\times r} 基矩阵，每一列...
LSA详解及OSPF特殊区域(思维导图)
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12-22 955
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