Використання алгоритму LSA для кластеризації задач із геометрії

Автор(и)

  • Oleksandr Zhezherun кандидат фізико-математичних наук, завідувач кафедри мультимедійних систем факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія», Україна
  • Serhiy Borozennyi старший викладач кафедри мультимедійних систем факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія», Україна
  • Mykita Nyverovskyi студент 3 курсу факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія», Україна

DOI:

https://doi.org/10.18523/2617-3808.2020.3.107-113

Ключові слова:

LSA, LSI, SVD, кластеризація

Анотація

У роботі розглянуто метод LSA (латентно-семантичного аналізу), зокрема його найпоширеніший варіант, що базується на сингулярному розкладі матриці (SVD). На його основі реалізовано алгоритм кластеризації задач і застосовано на прикладі кластеризації задач із геометрії.

Матеріал надійшов 11.06.2020

Біографії авторів

Oleksandr Zhezherun, кандидат фізико-математичних наук, завідувач кафедри мультимедійних систем факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія»

zhezherun@ukma.edu.ua

Serhiy Borozennyi, старший викладач кафедри мультимедійних систем факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія»

borozenyi@ukma.edu.ua

Mykita Nyverovskyi, студент 3 курсу факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія»

m.niverovskyi@ukma.edu.ua

Посилання

  1. Borko, H., & Bernick, M. (1963). Automatic Document Classification. Journal of the ACM, 10 (2), 151–162.
  2. Borozennyi, S. (2014). Poshuk dokumentiv na osnovi alhorytmu LSA. In perspective innovations in science, education, production and transport. Retrieved from https://www.sworld.com.ua/konfer37/706.pdf [in Ukrainian].
  3. Borozennyi, S., & Melnyk, H. (2011). Pro osoblyvosti vykorystannya alhorytmu LSA. In Materialy Dvanadtsyatoyi mizhnarodnoyi naukovo-praktychnoyi konferentsiyi “Teoretychni ta prykladni aspekty pobudovy prohramnykh system”. (TAAPSD’2011), 23–26 lystopada 2011 r., Yalta, Ukraina (pp. 16–18) [in Ukrainian].
  4. Foltz, P. W. (1996). Latent semantic analysis for text-based research. In Behavior Research Methods, Instruments&Computers, 28 (2), 197–202.
  5. Golub, G. H., & Reinsch, C. (1971). Singular Value Decomposition and Least Squares Solutions. In F.L. Bauer (ed.), Linear Algebra. Handbook for Automatic Computation (Vol. 2). Springer, Berlin, Heidelberg.
  6. Merzlyak, V., Polons’kyy, M., & Yakir, M. S. (2015). Heometriya. Propedevtyka pohlyblenoho vyvchennya. Kharkiv: Himnaziia [in Ukrainian].

##submission.downloads##

Як цитувати

[1]
O. Zhezherun, S. Borozennyi, і M. Nyverovskyi, «Використання алгоритму LSA для кластеризації задач із геометрії», NRPCOMP, т. 3, с. 107–113, Груд 2020.

Номер

Том 3 (2020): Наукові записки НаУКМА. Комп’ютерні науки

Розділ

Статті

Ліцензія

Авторське право (c) 2020 Oleksandr Zhezherun, Serhiy Borozennyi, Mykita Nyverovskyi

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з такими умовами:

а) Автори зберігають за собою авторські права на твір на умовах ліцензії CC BY 4.0 Creative Commons Attribution International License, котра дозволяє іншим особам вільно поширювати (копіювати і розповсюджувати матеріал у будь-якому вигляді чи форматі) та змінювати (міксувати, трансформувати, і брати матеріал за основу для будь-яких цілей, навіть комерційних) опублікований твір на умовах зазначення авторства.

б) Журнал дозволяє автору (авторам) зберігати авторські права без обмежень.

в) Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо поширення твору (наприклад, розміщувати роботу в електронному репозитарії), за умови збереження посилання на його першу публікацію. (Див. Політика Самоархівування)

г) Політика журналу дозволяє розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у репозитаріях) тексту статті, як до подання його до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).