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[Paper discussions][S4] Document clustering based on non-negative matrix factorization. #19

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pacalein opened this issue Sep 1, 2020 · 4 comments

Comments

@pacalein
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Contributor

pacalein commented Sep 1, 2020

No description provided.

@ivaniadg
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ivaniadg commented Sep 1, 2020

Hola! 👋
Esta es sugerida o obligatoria? 👀

@pacalein pacalein changed the title [Paper discussions][S4] Content-based artwork recommendation: integrating painting metadata with neural and manually-engineered visual features [Paper discussions][S4] Document clustering based on non-negative matrix factorization. Sep 1, 2020
@pacalein
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Contributor Author

pacalein commented Sep 1, 2020

Buena tienes razón, le cambié el título.

@Jiruiz2
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Jiruiz2 commented Sep 4, 2020

Hola,

Mi consulta es específicamente que se busca hacer en el paper, ya que no entiendo muy bien los términos usados. Mi intuición me dice que buscan obtener el tipo de documento (investigación, ciencia ficción, drama, etc.) a partir del contenido de este, pero no estoy seguro.

Adjunto un extracto que puede ayudar a explicar mi duda.

In this paper, we have presented a novel document partitioning
method based on the non-negative factorization of the term-document matrix of the given document corpus

Saludos.

@denisparra
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Contributor

El próposito del paper no es exactamente recomendar, es en realidad hacer clustering. Pero la técnica que usan está muy bien explicada y les puede servir para entender cómo usar contenido (en este caso texto) y reducción de dimensionalidad del contenido para hacer recomendación.

El "partitioning" se refiere a hacer clustering del corpus de documentos, la técnica NMF permite hacer esta partición de modo más efectivo.

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