Latente Semantische Analyse von Folksonomies

Christoph WieserInstitut fur Informatik

Crowdsourcing, Swarm Intelligence, Data Mining und die WissenschaftenWorkshop an der Ludwig-Maximilians-Universitat Munchen

21. Januar 20131 / 13

Anfrage-Ergebnis

Volltext:”Tau“

LSI:”Tau“

LSI:”Tauwerk“

2 / 13

Bildersuche nach”Tau“

TauwerkSeilTau

BlattTauTropfen

MadchenSeilStange

3 / 13

Term-Dokument-Matrix

Tauwerk 1 0 0Seil 1 0 1Tau 1 1 0Blatt 0 1 0

Tropfen 0 1 0Madchen 0 0 1Stange 0 0 1

4 / 13

Latent Semantic Indexing und Anfrage (Deerwester, 1990)

Singularwertzerlegung (SVD) und Dimensionsreduktion

5 / 13

Latent Semantic Indexing als Bild

Term-Dokument-Matrix Semantischer Raum

6 / 13

Anfrage-Ergebnis

Volltext:”Tau“

LSI:”Tau“

LSI:”Tauwerk“

7 / 13

Bildersuche nach”Tau“

TauwerkSeilTau

BlattTauTropfen

MadchenSeilStange

8 / 13

Bildersuche nach”Tau“ in einer Folksonomy

TauwerkSeilTau

BlattTauTropfen

MadchenSeilStange

8 / 13

Term-Dokument-Matrix

9 / 13

Folksonomy

9 / 13

10 / 13

Higher Order Latent Semantic Indexing

Higher Order SVD und Dimensionsreduktionen

11 / 13

Higher Order Latent Semantic Indexing

Higher Order SVD und Dimensionsreduktionen

11 / 13

Higher Order Latent Semantic Indexing als Bild

Term-Dokument-Matrix Semantischer Raum

12 / 13

Term-Dokument-Matrix Semantischer Raum personalisiert

12 / 13

Term-Dokument-Matrix Semantischer Raum personalisiert

12 / 13

Verfahren

Berechnung der Hauptkomponenten (Konzepte) von Folksonomies

Ahnlichkeitssuche mit Ranking uber Kosinusahnlichkeit

Losungen

Synonymie-Problem: Tau und Seil

Homonomie/Polysemie-Problem: Tau als Seil und als Tropfen

Semnatische Suche: Suche nach Seil liefert Tau

Personalisierte Suche mit Higher Order LSI

Probleme

Parameterwahl bei Dimensionredukion(en)

Rechenintensive Analyse

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Latente Semantische Analyse von Folksonomies · Folksonomy 0 B B B B B B B @ 1 C C C C C C C A...

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Anlage 3 Übersichtslageplan-2-Gesamt M 1-5000 VESTRA® fileB a u s t r e c k e M M M M A n s c h u s s B a t t N r. A n s c h l u s s B l a t t N r. 1 2 5 0. 0 0 0 5 + 8 0 0. 0 0

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Lösungen zu den Übungsaufgaben zur Klausur LinA I LA · a;b;c2R: (a b) c= a b c, aber a (b c) = a b+ cFür ein c6= 0 liegt o ensichtlich keine Gleichheit vor. (R nxn ;) ist keine

MBl. 2019 14 (03.04.2019)...2019/04/03 · B B B C C B C C C C B C B C B C C C B C B B C B C C C B B B B B B B B B C B Maßgebliche Karte zur Verordnung des Landkreises Lüchow-Dannenberg

Produktinfo Nr. B 1.4 Feuchtesensormodule...% r.F. 100% 80% 60% 40% 20% 0%-40 C 0 C 40 C 80 C Produktinfo. Nr.: B 1.4 Seite 2 Bürde bei Stromausgang 1200Ω 800Ω 400Ω 0Ω 12V 20V

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Anwendungsdetails Biber - Doppel- und Kronendeckung · Traufenziegel (Tasche) Biber 3/4 Biber 1/1 L 8,0 16,0 12,0 C C C C 0 0 0 C C C C C C Befestigung lt. ÖNORM B 1991-1-4, ÖNORM

13. ABBILDUNGEN in EUKLIDISCHEN VEKTORRAUMENismi/boeinghoff/... · cos’ sin’ 0 sin’ cos’ 0 0 0 1 1 C A; 0 B @ cos’ sin’ 0 sin’ cos’ 0 0 0 1 1 C A geben eine Drehung

15 0 2 9 0 3 S I B 1 0 1 0 HT C I R E B N E H C S I W Z N ... Reports... · WirtschaftlicheRahmenbedingungen Nachdem sich das Wachstum des weltweiten Bruttoin - landsprodukts(BIP)imerstenHalbjahr2015aufbereits

000 43677 S · 2018. 2. 15. · & & & & & & & & & &???? &??? bbb b b b b b b bbb bbb bbb bbb bbb bbb bbb bbb c c c c c c c c c c c c c c c c c c c Piano C Flute (Optional) 1st EÑ

Big Data - und nun? [1Ex] Was kann die Bioinformatik?...Small Data vs. Big Data 0 B B B B B B B B B B B B @ p1 p2 p3 n1 a1 a2 a3 n2 b1 b2 b3 n3 c1 c2 c3..... ns ns1 ns2 ns3 1 C C C

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B~ c d a · 'À b ; ` c d a i döþ l RINGSPANN ^ O c d aÑf bg 4 Ñ b P S T Z¹, bu P S U * 0 Á D b ³ ` U H JÚ^Þ ¨ , _ c d a b$ = Q ` Y c d a> _= äÊ H(6í× b Îz `Õ H

ö f fe n t l i c h e s M o b i l - W C L 3 8 0 S B Tre s p ... · A b m e s s u n g e n ( B x Tx H ) : 3 , 0 0 m x 3 , 8 0 m x 3 , 0 0 m ... Created Date: 2/7/2017 10:01:39 AM

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