Vi överväger problemet med indexering och representation av dokument. Nyligen, Lokalitet Bevarande Indexing (LPI) föreslogs för att lära sig en kompakt dokument subspace. Olika från Latent Semantic Indexing (LSI) som är optimal i betydelsen global Euclidean struktur, LPI är optimal i betydelsen av lokal mångfald struktur. LPI är dock inte effektivt i tid och minne vilket gör det svårt att applicera på mycket stora datamängder. Särskilt, beräkning av LPI innebär eigen-nedbrytningar av två täta matriser som är dyrt. I detta dokument föreslår vi en ny algoritm som kallas Regularized Locality Preserving Indexing (RLPI). Dra nytta av de senaste framstegen med spektral grafanalys, vi kastar den ursprungliga LPI algoritm i en regressionsram som gör det möjligt för oss att undvika eigen-dekomposition av täta matriser. Dessutom, med regressionsbaserade ramverk, kan olika typer av regularizers naturligt införlivas i vår algoritm vilket gör det mer flexibelt. Omfattande experimentella resultat visar att RLPI får liknande eller bättre resultat jämfört med LPI och det är betydligt snabbare, vilket gör det till en effektiv och effektiv förbehandlingsmetod för storskalig textklustring, klassificering och hämtning.
Tyvärr LPI är inte effektiv i tid och minne REF.
Regularized locality preserving indexing via spectral regression
{'venue': "CIKM '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}