Co-occurence data är ganska vanligt i många verkliga tillämpningar. Latent semantisk analys (LSA) har framgångsrikt använts för att identifiera semantiska relationer i sådana data. LSA kan dock endast hantera ett enda samband mellan två typer av objekt. I praktiska tillämpningar, det finns många fall där flera typer av objekt finns och varje par av dessa objekt kan ha en parvis co-occurrence relation. Alla dessa sambeträffande relationer kan utnyttjas för att lindra data gleshet eller för att representera objekt mer meningsfullt. I detta dokument föreslår vi en ny algoritm, M-LSA, som genomför latent semantisk analys genom att införliva alla parvisa samtidiga förekomster bland flera typer av objekt. Baserat på principen om ömsesidig förstärkning identifierar M-LSA de mest framträdande begreppen bland co-occurence-data och representerar alla objekt i ett enhetligt semantiskt utrymme. M-LSA är allmänt och vi visar att flera varianter av LSA är speciella fall av vår algoritm. Experimentella resultat visar att M-LSA överträffar LSA på flera applikationer, inklusive samarbetsfiltrering, textklustring och textkategorisering.
Latent semantisk analys (LSA) baseras på en linjär algebra föreslås av REF.
Latent semantic analysis for multiple-type interrelated data objects
{'venue': "SIGIR '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}