稀疏矩阵/内矩阵维度答案

【问题标题】：Sparse Matrix/ Inner Matrix Dimension稀疏矩阵/内矩阵维度
【发布时间】：2011-02-24 05:29:42
【问题描述】：

好吧，试着用搜索引擎做点什么。

我从 5 个文档的集合中生成了一个矩阵（术语文档）。输出是：

docs= (5,1) 1.0000 (1,2) 0.7071 (3,2) 0.7071 (1,3) 0.7071 (5,3) 0.7071 (3,4) 1.0000 (4,5) 1.0000

另外，我从用户查询中生成了一个查询矩阵。

q= (1,1) 1 (2,1) 1

我正在尝试查找文档集与应用向量空间建模的用户查询的相似性。代码如下：

% docs is a sprase matrix presenting a number of document.
sc=zeros(1, n); doc_inds=zeros(1, n);

% q is the user query. 
sc=q'*docs;

%sort documents according to their
similarity coefficient with the query
[sc, doc_inds]=sort(sc);
sc=sc(end:-1:1);doc_inds=doc_inds(end:-1:1);

sc=q'*docs; 行总是产生错误：???内部矩阵维度必须。 同意。

谁能帮我想办法解决它？珍惜你的时间。

【问题讨论】：

标签： matlab sparse-matrix

【解决方案1】：

根据您示例中的数据，docs 是 5x5，q 是 2x1。矩阵乘法q'*docs 正在尝试将 1x2 矩阵与 5x5 矩阵相乘。矩阵乘法要求第一个矩阵的第二维与第二个矩阵的第一维一致，因此您得到的错误。

为什么要在sc=zeros(1, n); 行定义sc，然后用这个矩阵乘法覆盖它？

【讨论】：

我了解矩阵维度要求。但是，我无法控制尺寸，它们通常会有所不同。公式要求它们相乘。@b3，声明变量的大小不是一个好习惯吗？
@Tinglin - 如果不了解算法的更多信息，真的很难评论。看来你需要检查你的假设。查询和文档矩阵必须是可乘的，或者必须更改算法。
我现在将通过假设。感谢您指出。如果我找不到任何东西，我会发布它以供您和其他人了解。
非常感谢。我发现了问题。当我生成查询矩阵时，我使用了错误的变量。那改变了维度。现在工作正常。我明白了，这与稀疏矩阵无关。这只是矩阵乘法的基本规则。