LSA主题模型：基于奇异值分解的主题模型

LSA主题模型：基于奇异值分解的主题模型

1.背景介绍

主题模型是一种无监督的机器学习技术，用于发现大规模文本语料库中隐藏的语义结构。它能够自动识别文档集合中的主题，并根据这些主题对文档进行聚类和分类。主题模型在文本挖掘、信息检索、推荐系统等领域有着广泛的应用。

LSA（Latent Semantic Analysis）是一种经典的主题模型算法，基于奇异值分解（SVD）对词-文档矩阵进行分解，从而揭示词语和文档之间的潜在语义关系。本文将深入探讨LSA的原理、算法实现、应用实践以及未来的发展趋势。

1.1 主题模型简介

1.1.1 主题模型的定义与作用

1.1.2 主题模型的发展历程

1.1.3 常见的主题模型算法

1.2 LSA模型的起源与发展

1.2.1 LSA模型的提出

1.2.2 LSA模型的改进与扩展

1.2.3 LSA模型的应用领域

2.核心概念与联系

2.1 词-文档