ssvd ne demek?

---

Seyrek Tekil Değer Ayrışımı (SSVD)

Seyrek Tekil Değer Ayrışımı (SSVD), Tekil Değer Ayrışımı (SVD) yönteminin, özellikle büyük ve seyrek veri kümeleri için uyarlanmış bir türüdür. Temel amaç, orijinal matrisi daha küçük, daha yönetilebilir ve anlamlı bileşenlere ayırmaktır, ancak SSVD, sonuçta elde edilen matrislerin (özellikle de tekil vektör matrislerinin) seyreklik özelliğini teşvik eder.

Temel Kavramlar ve Amaçlar:

• Seyreklik: SSVD'nin ana amacı, elde edilen tekil vektörlerde (hem sol hem de sağ tekil vektörler) mümkün olduğunca çok sayıda sıfır değeri elde etmektir. Bu, verinin daha özlü bir şekilde temsil edilmesini ve yorumlanmasını sağlar.
• Boyut İndirgeme: SVD gibi, SSVD de boyut indirgeme için kullanılabilir. Ancak, SSVD ile yapılan boyut indirgeme genellikle daha anlamlıdır, çünkü elde edilen bileşenler daha seyrektir ve dolayısıyla verideki temel yapıları daha iyi yansıtır.
• Gürültü Azaltma: SSVD, verideki gürültüyü azaltmaya yardımcı olabilir. Seyrek bileşenler, genellikle verideki gerçek sinyali temsil ederken, daha az seyrek veya yoğun bileşenler gürültüyü temsil edebilir.

Kullanım Alanları:

• Öneri Sistemleri: Kullanıcı-ürün etkileşim matrislerinin analizi için kullanılır. Seyrek kullanıcı ve ürün profilleri oluşturarak, öneri doğruluğunu artırır.
• Metin Madenciliği: Belge-kelime matrislerinin analizinde, belgedeki önemli kelimeleri (yani, seyrek olanları) belirlemek ve belgeler arasındaki ilişkileri ortaya çıkarmak için kullanılır.
• Görüntü İşleme: Görüntülerin sıkıştırılması ve gürültüden arındırılması için kullanılabilir.
• Biyoinformatik: Gen ifadesi verilerinin analizinde, önemli genleri ve bunların arasındaki ilişkileri belirlemek için kullanılabilir.

Algoritmalar ve Teknikler:

SSVD'nin uygulanması için çeşitli algoritmalar ve teknikler bulunmaktadır. Bunlar arasında, düzenlileştirme (regularization) yöntemleri (örneğin, L1 düzenlileştirme) ve yinelemeli (iterative) algoritmalar yer alır. Amaç, SVD'nin temel prensiplerini korurken, aynı zamanda seyreklik kısıtlamalarını da sağlamaktır.

Özetle, SSVD, büyük ve seyrek veri kümeleri için güçlü bir araçtır. Veriyi daha anlamlı ve özlü bir şekilde temsil etmeyi, boyut indirgemeyi ve gürültüyü azaltmayı sağlar.