LFM，LSI，LDA讲解与实例（不断更新）

最新推荐文章于 2022-12-23 10:48:48 发布
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#机器学习 #推荐系统

本文介绍如何利用LFM（隐语义模型）进行Top-N推荐，并对比了LSA（隐性语义分析）的相关概念和技术实现。

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文本提取算法：LSI和LDA
bug_code702的博客
09-14 327
随着信息时代的到来，海量的文本数据给人们带来了巨大的挑战和机遇。LDA（潜在狄利克雷分配）是一种基于贝叶斯推断的生成模型，它将文档视为主题的混合体，通过统计单词在文档中的分布来推断文档的主题分布。LSI（潜在语义索引）是一种基于矩阵分解的算法，它通过发现文本之间的关联性来提取文本的主题信息。LSI的核心思想是将文本数据转换为一个低维的向量空间模型，从而捕捉到文本之间的隐含语义关系。LSI通过矩阵分解捕捉文本之间的主题关系，而LDA使用贝叶斯推断模型推断文档的主题分布。文本提取算法：LSI和LDA。
隐性语义索引LSI
云南省高校数据化运营管理工程研究中心的博客
09-27 3762
Latent Semantic Idexing，译为隐性语义索引，也可译为潜在语义索引，简称LSILSI；有的文章也叫Latent Semantic Analysis，译为隐性语义分析，也可译为潜在语义分析，简称LSALSA）。两者是一个东西，后面我们统称LSILSI。隐性语义索引，是在信息检索领域提出来的一个概念，是近年来逐渐兴起的不同于关键词检索的搜索引擎解决方案，其通过海量文献找出词汇之间
主题模型LSA/LSI、PLSA和LDA
L
05-16 1770
目录 LSA/LSI PLSA 潜在狄利克雷分配（latent Dirichlet allocation，LDA) 伯努利分布（Bernoulli Distribution） 二项分布（Binomial Distribution） 多项分布（Multinomial Distribution） 贝塔分布（beta distribution） 狄利克雷分布（Dirichlet distribution） 共轭先验（conjugate prior） 潜在狄利克雷分配模型 LSA/LSI .
LSA/LSI/LDA算法，关键词提取，python代码，直接写代码不解释
weixin_35751194的博客
12-23 657
LSA (Latent Semantic Analysis)，LSI (Latent Semantic Indexing) 和 LDA (Latent Dirichlet Allocation) 都是用于文本处理的有监督学习算法。它们的目的是通过对文本进行降维处理，从而提取出文本中的关键词。 这些算法的具体实现方法略有不同，但它们的基本原理都是通过使用矩阵分解和奇异值分解来提取文本的主要特征。 下...
文本摘要(text summarization)四: 主题模型（LDA、LSI、NMF，topic-base）
大漠帝国的博客
11-08 5907
一、文本摘要（主题模型) 百度百科这样介绍主题模型，主题模型（topic model）是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构（latent semantic structure）进行聚类（clustering）的统计模型。 简而言之，就是能够获取文本的隐含语义，例如腾讯和NBA，纯粹从统计学意义上，似乎风马牛不相及，但是最近的热点事件，无疑表明它们是存在隐藏意...
生成式模型：LDA与LSI-SVD分解
wishchinYang的专栏
08-10 1523
        原文链接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5033f3b40101flbj.html         文章图文并茂，我就不转载了！！！         科普文：判别式模型与生成式模型区别；         分类器的数学表达式为：给定输入变量 X以及分类变量 Y，求 P(Y|X)。判别式模型通过直接数据回归分析，直接估算 P(Y|X)。生成式模型的...
雷达信号处理中线性调频(LFM)脉冲压缩与连续波雷达仿真的MATLAB实现及FPGA移植
04-21
文中提供了大量MATLAB代码实例，涵盖LFM信号生成、脉冲压缩、多普勒频移处理、时频分析以及压缩感知等多个方面。此外，还讨论了FPGA实现中的关键技术和常见问题，如相位累加器的设计、DDS模块的实现等。通过这些内容...
单片机与DSP中的用高速DSP在频域上实现LFM信号的实时脉冲压缩
12-13
摘要：时宽带宽（TB）积较小的线性调频（LFM）信号的脉冲压缩可用A100等器件构成的横向滤波器实现；对于TB积较大的LFM信号，在时域上对其进行脉冲压缩所需的计算量和硬件量太大。本文介绍用TMS320C6201 DSP在频域上...
基于FPGA与Zynq平台的线性调频(LFM)技术实现：PL与PS端的应用与优化
最新发布
05-24
对于PL端，重点讲解了利用DDS（直接数字合成）技术通过相位累加器生成LFM信号，并提供了相应的Verilog代码示例。对于PS端，则展示了如何借助ARM核进行软件控制，通过C代码实现频率的动态调整。此外，还讨论了PL与PS...
MATLAB线性调频LFM脉冲压缩与连续波雷达仿真源码解析
04-25
主要目标是帮助读者掌握LFM信号的生成与处理方法，理解脉冲压缩和连续波雷达的工作原理，提升雷达系统的性能。 其他说明：文中提供的MATLAB代码示例详尽且实用，有助于读者快速上手并应用于实际项目中。同时，文章还...
7-从LSA/LSI潜在语义索引到LDA狄利克雷分布
caiyuanyuan_bjtu的专栏
07-02 7139
一、LSA概论 1）LSA的引入 LSA(latent  semantic analysis)潜在语义分析，也被称为LSI(latent semantic index)，是Scott  Deerwester, Susan T. Dumais等人在1990年提出来的一种新的索引和检索方法。该方法和传统向量空间模型(vector  space  model)一样使用向量来表示词(ter
对LDA和LFM关系的理解
01-19 1703
仔细看了一下项亮的那本《推荐系统实践》中有关用LFM做音乐推荐的部分，发现了LDA(Latent Dirichlet Allocation)和LFM(Latent Factor Model)之间的联系，LDA和LFM的关系，就相当于雷锋和雷峰塔之间的关系一样最相似的部分都是发现了隐藏在数据背后的Latent Topic，其他的真的是关系不大。 LDA利用标签矩阵对隐藏在数据集内部的话题关系用概率
学习笔记3——LFM算法(Latent Factor Model)
qq_32439303的博客
03-24 2321
1. LFM算法基本内容 输入：user对item的点击矩阵 参数：每一个user的向量表示和每一个item的向量表示 方式：用user矩阵和item矩阵的矩阵乘 拟合 user对item的点击矩阵 2. LFM应用普适场景： 2.1 获取user的item推荐列表、 2.2获取item间的相似度列表、 2.3 挖掘item间隐含topic 3. 实例： 3.1 输入：user...
LSI（潜在语义索引）主题建模简介
weixin_44762483的博客
02-22 1709
一、潜在语义索引(Latent Semantic Indexing,以下简称LSI） （一）简介 有的文章也叫Latent Semantic Analysis（LSA）。在这里我称做LSI，它是一种简单实用的主题模型，也是最早出现的主题模型了，它的算法原理很简单，是基于奇异值分解（SVD）的方法来得到文本的主题的。一次奇异值分解就可以得到主题模型，同时解决词义的问题，非常漂亮。但是LSI有很多不足，导致它在当前实际的主题模型中已基本不再使用。 （二）应用 得出文本的主题模型； 通过LSI得到的文本主题矩阵
【推荐】LSI(latent semantic indexing) 完美教程
VergiL Wang的专栏
06-05 415
【推荐】LSI(latent semantic indexing) 完美教程 "instead of lecturing about SVD I want to show you how things work --step by step" -- 如果大家认同这句话的话，Dr. E. Garcia写的此教程就是最适合你阅读的LSI / LSA教程。 原文比较长，直接贴链接了：...
topic model (LSA、PLSA、LDA)
lmm6895071的专栏
07-11 7055
Topic模型概要： LFM（依赖于矩阵分解） LSA(LSI)（SVD分解） PLSI（EM算法优化，频率学派，参数未知但固定） LDA（在PLSA基础上加上贝叶斯框架，α\alpha, β\beta ~dirichlet分布,分别作为主题-文档和词-主题的先验分布；贝叶斯学派的特点是参数是随机变化的，但是服从某个分布，不断的学习新的知识，形成后验） 介绍： LFM、
信息检索（七）-- 基于潜在语义分析 (LSI）的信息检索模型
weixin_41332009的博客
12-21 534
基于潜在语义分析 (LSI）的信息检索模型 （本章课上涉及到的内容 too mathy，这里去掉了不常用的过于复杂的数学内容） 1、用co-occurence来衡量词和词的相似度 term-term matrix: 词语的共现 每次选定一个中心词，有一个滑动的小窗，看context word落在以中心词为中心的小窗中。 举个栗子： term-document matrix：词语在不同的文档中出现了多少次，可以用它来做Latent Semantic Analysis(LSI) 举例： 但是，这样的
【机器学习】自然语言处理中的关键技术
sword_csdn的博客
11-02 1955
目录分词规则分词统计分析深度学习分词混合分词词性标注的定义命名实体识别 分词 中文分词（Chinese Word Segmentation）：指的是将一个汉字序列切分成一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。 例如：一九九八年/中国/实现/进出口/总值/达/一千零九十八点二亿/美元 规则分词 规则分词：一种机械分词方法，主要是通过维护词典，在切分语句时，将语句中的每个字符串与词表中的词进行逐一匹配，找到则切分，否则不予切分。按照匹配切分的方式，主要有： （1）正向最大匹配法
文档相似度的比较tf-idf lda lsi
weixin_40083227的博客
11-22 1251
from gensim.models import doc2vec from gensim import corpora,models import jieba,os from gensim.similarities.docsim import Similarity raw_documents = [ '0无偿居间介绍买卖毒品的行为应如何定性', '1吸毒男动态持有大量毒品的行为...
Matlab实现LFM脉冲压缩雷达仿真实例教程
资源摘要信息:"【雷达通信】基于matlab线性调频（LFM）脉冲压缩雷达仿真【含Matlab源码 283期】.zip" 该资源提供了一个基于Matlab的雷达通信仿真项目，聚焦于线性调频（LFM）脉冲压缩技术的应用。在这一领域中，LFM...
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