Abstract-Vector Space Model (VSM) används ofta för att representera dokument och webbsidor. Det är enkelt och enkelt att hantera beräkningar, men det förenklar också ett dokument till en vektor, känslig för buller, och kan inte uttryckligen representera underliggande ämnen i ett dokument. En matrisrepresentation av dokumentet föreslås i detta dokument: raderna representerar olika termer och kolumnerna representerar sammanhängande segment. Matrismodellen visar ett dokument som en uppsättning segment, och varje segment är en sannolikhetsfördelning över ett begränsat antal latenta ämnen som kan kartläggas till klusterstrukturer. Den latenta ämne extraktion baserad på matris representation av dokument är formulerad som en begränsning optimering problem där varje matris (dvs, ett dokument) Ai faktoriseras till en gemensam bas som bestäms av icke-negativa matriser L och R, och en icke-negativ vikt matris Mi sådan att summan av rekonstruktion fel på alla dokument minimeras. Empirisk utvärdering visar att det är möjligt att använda matrismodellen för dokumentklustring: (1) jämfört med vektorrepresentation, med hjälp av matrisrepresentation förbättrar klusterkvaliteten konsekvent, och det föreslagna tillvägagångssättet uppnår en relativ noggrannhetsförbättring upp till 66 % för de studerade datauppsättningarna; och (2) den föreslagna metoden överträffar baslinjemetoder som k-medelvärden och NMF, och kompletterar de senaste metoderna som LDA och PLSI. Dessutom möjliggör den föreslagna matrismodellen en mer förfinad informationssökning på segmentsnivå i stället för på dokumentnivå, vilket gör det möjligt att returnera mer relevanta dokument vid informationssökning.
Dokumentkluster baserade på latenta ämnen har nyligen diskuterats i REF.
Document Clustering via Matrix Representation
{'venue': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining', 'journal': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}