查、宏远;霍斯特·D·西蒙。 潜在语义索引中的更新问题。 （英语） Zbl 0952.65034号 SIAM J.科学。计算。 21，第2期，782-791（1999）。 潜在语义索引（LSI）是一种基于概念的自动索引方法，它通过使用术语文档矩阵的奇异值分解（SVD）计算的降维表示（RDR）来建模术语文档关系，从而扩展了向量空间模型。本文的目的是为SVD更新算法开发一个更精确的数学方案，以期在内存使用、计算复杂度和检索准确度之间取得平衡。针对大规模集成电路（LSI）在信息检索中产生的三类更新问题，作者推导了新的SVD更新算法，以处理快速变化的文档集，并为基于原始文档集RDR的更新过程提供了理论依据。对几个标准文本文档集的数值实验证实，使用本文开发的更新算法可以获得更好的平均精度。审核人：O.Vaarmann（塔林） 引用于1审查引用于14文件 MSC公司： 65层20 超定系统伪逆的数值解 68单位15 文本处理的计算方法；数学排版 68层35 人工智能语言和软件系统理论（基于知识的系统、专家系统等） 68页第10页 搜索和排序 2015财年65 矩阵特征值和特征向量的数值计算 关键词：奇异值分解;更新问题;潜在语义索引;信息检索;降维表示;数值实验;计算复杂性;算法 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Zha}和\textit{H.D.Simon}，SIAM J.Sci。计算。21，第2号，782--791（1999；Zbl 0952.65034） 全文： 内政部