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提出一种英文文本检索算法，从文本中提取关键词项，根据转移概率计算出关键词项的状态矩阵，并通过奇异值分解，提取第一奇异值向量作为复特征向量，利用向量问的余弦相似度作为文本检索的相似度度量。实验结果表明，该算法在检索准确率和运算效率上都优于传统的LSA算法。
基于奇异值分解的英文文本检索算法
【摘 要】
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提出一种英文文本检索算法，从文本中提取关键词项，根据转移概率计算出关键词项的状态矩阵，并通过奇异值分解，提取第一奇异值向量作为复特征向量，利用向量问的余弦相似度作为文本检
【机 构】
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乐山师范学院数学系
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年1期
【基金项目】
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四川省教育厅基金资助项目“基于混沌系统的线性调频信号检测与参数估计”（09ZB026）
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