导读:本文包含了概论潜在语义分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:新闻推荐,增量更新,协同过滤,潜在语义分析
概论潜在语义分析论文文献综述
刘辉,万程峰,吴晓浩[1]（2019）在《基于增量协同过滤和潜在语义分析的混合推荐算法》一文中研究指出为了解决传统新闻推荐系统定期更新推荐算法不能根据用户喜好的变化进而动态地调整推荐列表的问题,提出了一种混合推荐算法(IULSACF)。该算法包含了2个关键部分:基于项目的增量更新协同过滤算法和基于关键词频率的潜在语义分析算法。该混合推荐算法在基于项目的增量更新协同过滤模块中,通过对项目相似度列表增量更新来动态地调整推荐列表,并结合潜在语义分析算法来确保所推荐文章的相关性。实验结果表明,所提出的IULSACF算法在各项评价指标上均优于传统的推荐方法。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2019年11期）
张涛,翁康年,顾小敏,张玥杰[2]（2019）在《融合频繁项集和潜在语义分析的股评论坛主题发现方法》一文中研究指出针对股评论坛主题发现,提出基于频繁项集与潜在语义相结合的短文本聚类(STC_FL)框架.在基于知网的知识获取后得到概念向量空间,挖掘并筛选出重要频繁项集,然后采用统计和潜在语义相结合的方法进行重要频繁项集的自适应聚类.最后,提出TSC-SN(text soft classifying based on similarity threshold and non-overlapping)算法,通过参数调优策略选择和控制文本软聚类过程.股吧论坛数据实证分析发现:所提出的STC_FL框架和TSC-SN算法可充分挖掘文本潜在语义信息,并有效降低特征空间维度,最终实现对短文本的深层次信息挖掘和主题归类.(本文来源于《同济大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
苏建宁,杨文瑾,张书涛,康亚君[3]（2018）在《基于潜在语义分析的形态美度综合评价方法》一文中研究指出为了快速准确地评估出形态的美观满意程度,运用潜在语义分析法建立了形态美度综合评价方法.首先构造形态美度指标体系,建立美度评价矩阵;然后选用部分样本,经奇异值分解建立形态美度潜在语义空间;最后对语义空间降维,以样本理想美度值为目标,进行新样本形态美度综合评价.以动物脸部图案的美度综合评价为例,经实际调研对比验证,表明该方法能简单、客观、比较准确地进行形态美度的综合评价.(本文来源于《兰州理工大学学报》期刊2018年06期）
张睆,辛自强,陈英和,胡卫平[4]（2018）在《小学儿童分数概念语义理解水平及模式:基于潜在类别分析》一文中研究指出分数符号在不同情境下分别指称部分-整体、测量、比、算子和商5种语义含义.使用分数概念语义理解测验,基于潜在类别分析方法,对295名小学六年级儿童的分数概念语义理解水平和模式进行评估.结果表明:(1)从不同语义含义的理解水平差异上看,由高到低为商、部分-整体、测量、比、算子;(2)从语义含义掌握模式来看,部分-整体、测量、比、算子均可分为掌握良好组和不良组两类.其中,在部分-整体和算子含义上,两组被试理解水平不同而模式类似,而在测量和比含义上,两组儿童理解水平和模式均有较大差异;(3)从各语义理解的掌握模式类别间关系来看,掌握良好组的归类一致性高于掌握不良组.(本文来源于《数学教育学报》期刊2018年03期）
刘汉然[5]（2018）在《基于成分特征提取和潜在语义分析的食物搭配推荐》一文中研究指出食物的营养成分多种多样,营养成分之间的相互作用也千变万化。因此,人们要充分理解并掌握各种食物之间的黄金搭配是一件困难的事。本文提出了一种基于成分特征提取和潜在语义分析的食物搭配推荐策略,以期为人们减轻食物之间的黄金搭配认知负担,也为食物搭配推荐系统提供理论支持。本文通过分析食物和营养成分之间依存句法关系实现食物营养成分的特征提取,并通过谓语动词的情感倾向来判断食物搭配的合理性;然后对成分特征提取出的矩阵进行奇异值分解,基于奇异值分解的结果进行降维,发现食物搭配之间的潜在语义关系,形成食物搭配的语义空间,进而计算食物搭配的相似度,为食物搭配推荐提供基础。本课题的主要研究内容如下:第一,食物搭配的成分特征提取。首先,使用自然语言处理技术对句子进行中文分词和依存句法分析,获取词语之间的语法关系。然后,后根遍历依存句法树,获取句中食物对应的营养成分;先根遍历依存句法树,获取表征句子情感的谓语动词。将谓语动词的褒贬义作为判断食物搭配有益或有害于人体健康的依据。最后,以食物是否含有当前营养成分构建食物营养向量的对应分量。求多个食物营养向量在同一维度上的平均值,将这些平均值作为食物搭配向量的各个分量。第二,基于潜在语义的食物搭配推荐。首先,抽取出存在互补作用的食物搭配向量。将这些向量以“食物搭配”为行,以“营养成分”为列,构建推荐所需的特征矩阵。然后奇异值分解这个特征矩阵,在降低向量维度的同时将矩阵行列之间的潜在语义关系映射为食物搭配潜在语义空间。最后,计算语义空间中向量之间的相似度,用它们表征两种食物搭配之间的相似程度,将相似度最高的食物搭配推荐出来。实验结果表明,本文提出的推荐模型能够通过构建潜在的语义关系实现相似食物搭配的推荐,这为消费者合理选择食物搭配提供了有效的手段。本文创新性的将矩阵分解技术应用于日常饮食的特征处理,这在降低数据运算量的同时,挖掘出了食物搭配和营养成分之间的潜在语义关系。该推荐模型的推出为人们提供了日常食物的搭配参考。(本文来源于《安徽理工大学》期刊2018-05-27）
崔彤彤,崔荣一[6]（2018）在《基于潜在语义分析的文本指纹提取方法》一文中研究指出网络化大数据时代的到来丰富了网络空间中的信息资源,然而由于数据资源类型的多样性及其增长的快速性,给网络空间的存储和信息资源的有效利用带来了压力和挑战。该文提出了一种基于潜在语义分析的文本指纹提取方法,该方法是对数据信息的一种压缩表示,是针对目前指纹提取方法语义缺失的一种改进。该方法主要通过奇异值分解获取原始文档的潜在语义特征,然后将原文档向量空间转换到与其对应的潜在语义空间,再根据随机超平面原理将该空间的文档转换成二进制数字指纹,最终用汉明距离来衡量指纹间的差异程度。实验以中国知网上的学术论文作为数据对象,通过对论文文本进行相似度实验和聚类实验对该文提出的方法进行实验验证。实验结果表明该方法能够较好地表征文档语义信息,进而验证了文本语义压缩表示的准确性和有效性。(本文来源于《中文信息学报》期刊2018年05期）
吕海峰,蔡明[7]（2018）在《基于概率潜在语义分析模型的分类融合图像标注》一文中研究指出图像自动标注作为计算机视觉领域重要的研究课题,近年来取得了巨大的成果,但由于语义鸿沟的存在,仍然存在巨大的挑战。本文提出一种基于概率潜在语义分析模型的分类融合图像标注方法。首先,该方法分别提取图像的形状和视觉特征,聚类生成词袋;然后利用融合概率潜在语义分析模型计算得出图像标注词的概率,并利用支持向量机依据图像颜色特征分类得到分类标签的类别权重;最后在得到的标注词概率中融入类别权重,最终得到图像的标签。并且使用Corel图像数据集进行标注模型的训练和图像的标注。实验结果表明,对比几种前沿的标注方法,本文获得了良好的性能。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2018年07期）
马赛[8]（2017）在《基于潜在语义分析的代码坏味检测》一文中研究指出随着软件工程领域技术的不断发展,软件系统不仅功能越来越丰富,其内部结构也越来越复杂,开发者由于受到截止期限或市场竞争的压力,很容易违反一些设计原则从而导致面向对象的系统中的存在一些代码坏味。通过代码坏味,能够发现和定位软件中存在的问题,明确应该在何处实施重构。因此,为了保证软件质量,代码坏味的检测具有很强的现实意义。传统的代码坏味检测大多依赖于代码间的结构信息,如方法的调用和属性的使用,而隐藏在源代码中的概念性关系被忽视掉了。本文提出一种新的代码坏味检测方法,以潜在语义分析技术为基础,将代码间的概念性信息引入到检测过程中,并着重研究了过大类和特征依恋两种代码坏味的识别问题。本文的主要工作有:1)在Martin Fowler提出22种代码坏味的基础上,对目前存在的不同代码坏味检测方法进行了探讨。并着重对过大类和特征依恋的内部特征进行了具体的分析。2)从潜在语义分析在文本处理领域的良好应用得到启发,提出了一种新的代码坏味检测方法,应用潜在语义分析技术将代码间的概念性信息引入结构性度量检测过程中。以潜在语义分析的理论为基础,提出源代码的概念性内聚和耦合的定义,并将其作为检测过程的一个指标。并通过二者的线性组合共同判定代码坏味。3)由于代码间的概念性信息隐藏在代码的标识符和注释中,因此,应用抽象语法树(AST)设计了词的抽取算法,将抽取到的标识符和注释作为语料用于算法的输入。4)在开放的代码坏味数据平台Landfill上,选取了两个项目作为实验语料,线性组合结构性度量与概念性度量的方法与单纯使用结构性度量及单纯使用概念性度量的方法进行对比。实验结果表明本文提出的方法较其他方法在准确率和召回率方面都有一定的提升,整体表现良好。(本文来源于《河北师范大学》期刊2017-03-14）
牛娜,尹得霞[9]（2016）在《潜在语义分析在日语阅读理解教学中的应用》一文中研究指出在日语教学实践中,阅读理解是日语教师非常重要的指导项目和环节。目前,阅读理解的指导主要依赖于教师的个人经验,不存在客观定量的文章要点的选取方法,经验不足的日语教师则需要借助于参考资料进行指导。本研究基于潜在语义分析(Latent Semantic Analysis:LSA)探讨了日语阅读理解指导要点的客观定量选取方法,并且与教师指导用书中的要点进行了比较。结果表明:基于潜在语义分析文章要点的提取是可行的,而且具有很高的可靠性,能有效地对日语阅读理解教学提供参考和帮助。(本文来源于《教育现代化》期刊2016年30期）
彭杰[10]（2016）在《英汉口译语料库潜在语义分析数据的挖掘探讨》一文中研究指出当今社会,人们在对英汉口译语料库的挖掘时,要在对潜在的语义分析这一理论进行深入的研究与探讨,了解其中的真正含义,并结合我国英汉口译语料库的特点,提出基于英汉口译语料库的特点探索出最为合理的度量方法。笔者将根据以往的经验,对如何在我国潜在的语义分析这一大环境下对英汉口语料库进行挖掘研究与探讨。(本文来源于《长江丛刊》期刊2016年24期）
概论潜在语义分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对股评论坛主题发现,提出基于频繁项集与潜在语义相结合的短文本聚类(STC_FL)框架.在基于知网的知识获取后得到概念向量空间,挖掘并筛选出重要频繁项集,然后采用统计和潜在语义相结合的方法进行重要频繁项集的自适应聚类.最后,提出TSC-SN(text soft classifying based on similarity threshold and non-overlapping)算法,通过参数调优策略选择和控制文本软聚类过程.股吧论坛数据实证分析发现:所提出的STC_FL框架和TSC-SN算法可充分挖掘文本潜在语义信息,并有效降低特征空间维度,最终实现对短文本的深层次信息挖掘和主题归类.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
概论潜在语义分析论文参考文献
[1].刘辉,万程峰,吴晓浩.基于增量协同过滤和潜在语义分析的混合推荐算法[J].计算机工程与科学.2019
[2].张涛,翁康年,顾小敏,张玥杰.融合频繁项集和潜在语义分析的股评论坛主题发现方法[J].同济大学学报(自然科学版).2019
[3].苏建宁,杨文瑾,张书涛,康亚君.基于潜在语义分析的形态美度综合评价方法[J].兰州理工大学学报.2018
[4].张睆,辛自强,陈英和,胡卫平.小学儿童分数概念语义理解水平及模式:基于潜在类别分析[J].数学教育学报.2018
[5].刘汉然.基于成分特征提取和潜在语义分析的食物搭配推荐[D].安徽理工大学.2018
[6].崔彤彤,崔荣一.基于潜在语义分析的文本指纹提取方法[J].中文信息学报.2018
[7].吕海峰,蔡明.基于概率潜在语义分析模型的分类融合图像标注[J].电子技术与软件工程.2018
[8].马赛.基于潜在语义分析的代码坏味检测[D].河北师范大学.2017
[9].牛娜,尹得霞.潜在语义分析在日语阅读理解教学中的应用[J].教育现代化.2016
[10].彭杰.英汉口译语料库潜在语义分析数据的挖掘探讨[J].长江丛刊.2016