硕士毕业论文中一个困扰了我一个星期的问题，请求帮助!

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我做的是文本抽取方面的毕业论文，首先算出一篇科技文献的词权矩阵，它是一个高阶的稀疏矩阵，如有50个词，对应着矩阵的50列，120个句子，对应着120行。我想通过奇异值分解抽取出文中的关键词，主要是按奇异值大小取相应的列向量的词，即确定每个奇异值对应的原来的高阶稀疏矩阵的第几列。

SVD分解算法中奇异值的计算结果是按从小到大排列的，无法确定各奇异值所对应的列向量位置。

注意到在SVD分解的基础上运用矩阵的QR分解中的置换阵可确定奇异值对应的列向量的位置。

请问如何确定相应的位置？

附件中的文章提到了一种解决该问题的方法，但我还是看不懂，无法用matlab求解，请高手赐教！~

万分感谢！~

附件：与此问题相关的一篇文章中提到的方法。

基于奇异值分解的模糊模型结构分析和精简.pdf.pdf (444.91 KB, 下载次数: 1)

2007-12-2 02:01 上传

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基于奇异值分解的模糊模型结构分析和精简.pdf
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李——建辉

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