对 LSA 的怀疑

Question

我必须找到参考文档和存储库中的文档集之间的相似性。

Method : 

1. I find the term document matrix for all the documents including the reference document 
2. The svd is calculated for this matrix 
3. I take the v array(The third result)
4. I transpose this matrix so that the each row represents a document . 
5. The first row represents the reference document . 
6. I find the cosine similarity beween this row and the rest of the rows 

我的疑惑：

1. 由于我的 db 中有大约 7 个文档，因此我只得到 8*8 varray(document matrix) 。那么，如果我仅找到这 8 个值的余弦相似度，我会得到正确的结果吗？

2. 这种方法普遍采用吗？

我使用 java 来编写代码。我使用 jama 包来查找 svd 。

Answer 1

• 我已经使用 TMG 工具箱尝试了 Matlab。效果很好。
• 要获得更好的结果（或更高的准确性），请使用更大的数据集。
• 在 LSA 中，svd 是其中的一部分（用于降维）。为了 计算你的余弦 相似性，您将需要在此计算后获得的最后一个矩阵 A = U * S * V^t 。

您可以阅读 LSA 的示例Here