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首先SVD和LSA是什么呢,SVD全称是singular value decomposition,就是俗称的奇异值分解,SVD的用处有很多,比如可以做PCA(主成分分析),做图形压缩,做LSA,那LSA是什么呢,LSA全称Latent semantic analysis,中文的意思是隐含语义分析,LSA算是topic model的一种,对于LSA的直观认识就是文章里有词语,而词语是由不同的主题生成的,比如一篇文章包含词语计算机,另一篇文章包含词语电脑,在一般的向量空间来看,这两篇文章不相关,但是在LSA看来,这两个词属于同一个主题,所以两篇文章也是相关的。
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