Deteksi Duplikasi Metadata File pada Media Penyimpanan menggunakan Metode Latent Semantic Analysis
Erlin 1 , Boby Hashbul Fikri 2 , Susanti 3 , Triyani Arita Fitri 4 STMIK Amik Riau Jl. Purwodadi Indah, Km. 10, Pekanbaru, Indonesia
Email: erlin@sar.ac.id 1 , boby@sar.ac.id 2 , susanti@sar.ac.id 3 , triyani@sar.ac.id 4
Abstract – Metadata files help a user find relevant information, provide digital identification, archives, and conserves stored files so that they are easily found and reused. A large number of data files on the storage media often makes the user unaware of the duplication and redundancy of the files that have an impact on the waste of storage media space, affecting the speed of a computer in the indexing process, finding or backing up data. This study employs the Latent Semantic Analysis method to extract words contained in the metadata file, presented in vector and matrix form; hence, it can be used to detect file duplication and analyze the metadata of various file types in storage media. The findings showed that the Latent Semantic Analysis method could detect duplicate file metadata in various kinds of storage media, thereby further increasing the usability and speed of access to the data storage media.
Keywords – metadata files, duplication detection, storage media, latent semantic analysis
I ntisari –  Metadata  file  membantu  pengguna  menemukan  informasi  yang  relevan,  menyediakan identifikasi digital, mengarsipkan dan melestarikan file yang disimpan sehingga mudah ditemukan dan digunakan kembali. Banyaknya data file pada media penyimpanan seringkali membuat pengguna tidak menyadari  adanya  duplikasi  dan  redudansi  file  yang  berdampak  pada  pemborosan  ruang  media penyimpanan, mempengaruhi kecepatan sebuah komputer dalam proses pengindeksan, proses pencarian data  maupun  pencadangan  data.  Penelitian  ini  menerapkan  metode  Latent  Semantic  Analysis  untuk mengekstrak kata-kata yang terdapat pada metadata file, mempresentasikan kedalam bentuk vektor dan matrik sehingga bisa digunakan untuk mendeteksi duplikasi file dan menganalisa metadata dari berbagai jenis  file  dalam  media  penyimpanan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  Latent  Semantic Analysis  mampu  mendeteksi metadata  file  yang  duplikasi  dalam  berbagai  jenis  media  penyimpanan sehingga lebih meningkatkan daya guna dan kecepatan akses dari media penyimpanan tersebut.
Kata Kunci - metadata file, deteksi duplikasi, media penyimpanan, latent semantic analysis

## I. P ENDAHULUAN
Data dan media penyimpanan merupakan 2 sisi yang tidak bisa dipisahkan dan memegang peran  penting  di  dunia  digital  saat  ini.  Para  ahli  memperkirakan  bahwa  lebih  dari 2.700.000.000.000.000.000.000 KB (2,7 zettabytes ) data ada di dunia digital dan sekitar 90% dari jumlah tersebut dihasilkan dalam beberapa tahun terakhir. Manusia menghasilkan sekitar 2.500.000.000.000.000 KB (2,5 quintillion byte ) data baru setiap hari [1]. Tidak diragukan lagi, angka tersebut akan terus bertambah secara eksponensial dan diperkirakan jumlah data pada tahun  2020  mecapai  44 zettabytes ,  yang  berarti  lebih  banyak  media  penyimpanan  data dibutuhkan di masa mendatang.
Media  penyimpanan  digunakan  untuk  menempatkan,  menyimpan,  dan  mengambil  data elektronik. Teknologi apapun, termasuk perangkat fisik dan bahan atau komponen dalam sistem komputasi  yang  menerima  dan  menyimpan  informasi  yang  berkaitan  dengan  aplikasi  dan pengguna berkaitan dengan media penyimpanan.
Evolusi  dari  media  penyimpanan  berkembang  dengan  sangat  pesat.  Chowdhury  [2] menarasikan bentuk awal media penyimpanan adalah punch cards (kertas berlubang). Lubang- lubang di kertas berhubungan dengan penyimpanan sedikit data. Punch cards digantikan oleh punch tape yang selanjutnya berkembang menjadi magnetic tape , compact cassette , magnetic drum , disket, zip disk , hard drive , hard disk , laser disk , CD, DVD, HD-DVD, blu-ray optical disk , memory card , USB flash drive , external hard disk , SSD ( Solid State Drive ), dan terakhir adalah Cloud Storage .
Seringkali  tanpa  sadar,  user  menyimpan  data  file  yang  sama  secara  berulang  kedalam media penyimpanan. Sangat sedikit user yang menyadari bahwa untuk setiap file yang disimpan ada satu set metadata yang terkait, yang memberikan informasi tentang sumber file, penulis dan detail penting lainnya, tergantung pada jenisnya. Data file yang sama bisa tersimpan pada media yang  sama  namun  berbeda  path  maupun  folder  dan  juga  bisa  tersimpan  pada  media  yang berbeda. Hal ini menyebabkan berkurangnya space penyimpanan karena terisi oleh metadata file yang sama sekaligus memperlambat proses penyimpanan dan pengambilan data dari media penyimpanan tersebut.
Latent  Semantic  Analysis (LSA)  merupakan  sebuah  metode  dalam  pemrosesan  bahasa alami  ( Natural  Language  Processing )  khususnya  semantik  distribusi  untuk  menganalisis hubungan  antara  seperangkat  dokumen  dan  istilah-istilah  yang  dikandungnya  dengan menghasilkan  serangkaian  konsep  yang  berkaitan  dengan  dokumen  dan  istilah  tersebut  [3]. Sejumlah peneliti [4], [5], [6], [7] telah menggunakan metode LSA untuk berbagai bidang dan telah  membuktikan  keunggulan  dari  metode  LSA  tersebut.  Walau  telah  banyak  peneliti membuktikan kehebatan dari metode LSA yang sebagian besar berfokus pada analisis sejumlah corpus data, namun belum ditemukan kajian empiris mengenai penggunaan metode LSA untuk mendeteksi penyimpanan 2 (dua) file yang identik sama pada media penyimpanan yang sama maupun berbeda.
Oleh sebab itu, penelitian ini akan menggunakan metode LSA untuk mendeteksi duplikasi metadata  file  yang  identik  sama  sehingga  bisa  meningkatkan  ruang/ space kosong  media penyimpanan  yang  bisa  digunakan  oleh  file  berbeda  lainnya  sehingga  mempercepat  proses penyimpanan dan pengambilan data kembali dari media tersebut.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Konsep Dasar
Latent Semantic Analysis (LSA) adalah metode yang powerful menggunakan ilmu statistik dan  aljabar  linier  untuk  mengekstrak  makna  kata-kata  dari  teks  [8].  Teks-teks  dapat dibandingkan untuk mengukur seberapa mirip teks tersebut dengan yang lain, dan penilaiannya menyerupai  penilaian  manusia.  LSA  mengasumsikan  bahwa  ada  beberapa  hubungan  antara kata-kata, sehingga secara efektif dan akurat mewakili informasi teks.
Fondasi matematika dari LSA adalah Vector Space Model (VSM) untuk merepresentasikan dokumen  sebagai  vektor  dalam  ruang  dimana  istilah  kamus  digunakan  sebagai  dimensi. Menggunakan notasi matriks, VSM mewakili kumpulan dokumen ( corpus ) dalam ruang istilah kamus  dari  matriks  X.  Dalam LSA,  istilah  frekuensi  matrik  X  disebut  dekomposisi  nilai singular (the  singular  value  decomposition).  Singular  Value  Decomposition  (SVD) mendekomposisi X menjadi vektor eigen term, U, vektor eigen dokumen V, dan nilai singular:
𝑋 = 𝑈𝑆𝑉 &
(1)
Dimana, matrik X adalah matriks m x n, matrik U adalah matrik ortogonal dengan ukuran m x r, matrik S adalah matrik diagonal r x r, matrik V adalah matrik ortogonal dengan ukuran r x n.
Di antara matrik tersebut, r adalah pangkat matrik X, dan r ≤ min (m,n). Setelah dekomposisi nilai  singular  dari  matriks  X,  berikutnya  memilih  nilai  singular  k  terbesar  dari  dekomposisi matrik S, melakukan dimensi untuk matriks (k ≤ r). Melakukan dekomposisi operasi kolom k dari, U, V dan garis k kolom k dari S, membangun matrik perkiraan k - rank dari Xk.
𝑋𝑘 = 𝑈𝑘𝑆𝑘𝑉𝑘 &
(2)
Matriks  Xk  adalah  kuadrat-terkecil  dari  matriks  X  asli  sehingga  jumlah  perbedaan  kuadrat antara  masing-masing  elemen  dalam  X  dan  Xk  diminimalkan.  Matriks  Xk  mengubah term frequencies asli  dengan  mempertimbangkan  struktur  topik  tersembunyi  di  mana  term  dan dokumen diproyeksikan [9].

## B. Studi Literatur
Latent Semantic Analysis diperkenalkan pada akhir tahun 1980-an [10] yang pada tahap awal digunakan untuk meningkatkan sistem pencarian informasi pengindeksan perpustakaan dan kinerja kueri search engine [11], [12]. Secara bertahap teknik ini diadopsi oleh para peneliti psikologi dan telah digunakan dalam penelitian kecerdasan buatan, ilmu kognitif, pendidikan, dan sistem informasi [13]. Ide dasar LSA adalah untuk mengekstrak pengetahuan tersembunyi dari serangkaian teks. LSA memproses teks (‘dokumen’) dari kumpulan file (‘‘corpus’’) dan mengidentifikasi  kata  kunci  atau  istilah.  Lebih  lanjut,  LSA  membantu  menemukan  faktor laten/topik  dari  istilah  yang  diekstrak.  Fondasi  matematika  LSA  dibangun  oleh  [14].  Valle- Lisboa  dan  Mizraji  [15]  membahas  bagaimana  LSA  menemukan  kata-kata  laten  (istilah) dengan analogi prinsip kerja pikiran manusia. Tinjauan masalah dan teknik solusi dari berbagai tantangan di LSA dilakukan oleh Evangelopoulos et al., [16].
Sejumlah peneliti telah menggunakan metode LSA untuk berbagai bidang. Muller et al., [17] menggunakan LSA untuk memeriksa ribuan koleksi iklan pekerjaan terkait manajemen proses bisnis (MPB). Temuan penelitian mereka menyatakan bahwa LSA mampu mendeteksi penyelarasan  individu  dan  organisasi  dengan  tipe  dan  profil  ideal  yang  teridentifikasi menghasilkan keberhasilan kerja yang tinggi dan keberhasilan MPB organisasi. Peneliti lain [18] menggunakan LSA untuk menemukan pasangan objek-set yang sesuai antara gambar dan peta kumpulan data objek poligon. Hasil penelitian menemukan pasangan objek-set yang lebih sesuai  dengan  akurasi  yang  sama  dalam  hal  kesamaan  bentuk  dan  informasi  bersama  dari pasangan yang ditemukan. Penelitian yang mengukur konten emosional dalam ulasan/review suatu produk menggunakan LSA telah dilakukan oleh Ahmad dan Laroche [19]. Penelitian ini berkontribusi  pada  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  efek  pembingkaian  emosi  diskrit. Selanjutnya Chen et al., [20] mengusulkan pendekatan penggunaan probabilitas LSA berbasis Transfer Learning (TL) untuk diagnosis kesalahan gear dalam kondisi kerja yang bervariasi yang dapat menyebabkan data pelatihan dan pengujian memiliki distribusi yang berbeda. Hasil eksperimen membuktikan bahwa pendekatan yang diusulkan memiliki keunggulan signifikan dibandingkan diagnosis kesalahan gear biasa, terutama dalam berbagai kondisi kerja.

## C. Metode Penelitian
Langkah-langkah penyelesaian pada penelitian ini diperlihatkan pada gambar 1 dibawah. Metadata akan diproses melalui tahapan pre-processing dan filtering . Pada tahapan ini terdapat 5 (lima) langkah penting yaitu Cleansing, Case Folding, Tokenizing, Stopword Removal dan Stemming . Hasil dari pre-processing akan dilanjutkan dengan tahapan LSA berupa pembobotan term  dengan  menggunakan  perhitungan  TF-IDF  untuk  selanjutnya  dilakukan  perhitungan Singular Value Decomposition dan Cosine Similarity Measurement . Hasil LSA akan dievaluasi
dan dibandingkan dengan hasil perhitungan manual yang dilakukan oleh manusia ( human ) dan hasil akhir akan memberikan output dalam bentuk deteksi duplikasi file.
Gambar 1. Tahapan penelitian
Persiapan data yang dilakukan berupa metadata file yang terdiri dari 4 (empat) file dengan berbagai  jenis  seperti  docx,  mp3,  pdf,  jpeg  atau  jenis  file  lainnya.  Tahapan  selanjutnya dilakukan pre-processing yang  merupakan  bagian  penting  dari  setiap  algoritma text  mining . Case Folding digunakan untuk mengubah semua huruf besar atau kapital menjadi huruf kecil. Hanya  huruf  ‘a’  sampai  ‘z’  yang  diterima.  Karakter  selain  huruf  dihilangkan  dan  dianggap delimiter . Delimiter adalah urutan satu karakter atau lebih yang dipakai untuk membatasi atau memisahkan data yang disajikan dalam plain Text.
Selanjutnya Tokenizing digunakan  untuk  memecahkan  teks  menjadi  kata  tunggal  dan penghapusan tanda baca serta angka. Langkah berikutnya adalah stopword removal digunakan untuk  menghapus  kata-kata  umum  yang  biasanya  tidak  digunakan  karena  dianggap  kurang penting dan diabaikan untuk proses selanjutnya. Langkah ini melibatkan penghapusan nama, angka,  singkatan,  bahasa  gaul,  akronim,  dan  tanda  baca.  Kata-kata  yang  tersisa  selanjutnya dilakukan proses Stemming untuk menormalkan kata-kata menjadi kata dasar dari kata tersebut seperti  “pembatasan”,  “batasan”,  “batasi”,  “keterbatasan”  akan  dinormalkan  kedalam  kata dasar menjadi “batas”.
Setelah  melalui  tahapan pre-processing ,  langkah  selanjutnya  adalah  pemrosesan menggunakan LSA dengan diawali sebuah proses pembobotan terhadap kata-kata dengan cara memberikan nilai pada setiap kata yang muncul menggunakan teknik t erm frequency–inverse document frequency ( TF-IDF) yang hasilnya dalam bentuk matrik yang lebih dikenal dengan
term document matrix . Reduksi dimensi matrik perlu dilakukan dengan menggunakan Singular Value  Decomposition (SVD)  yang  berfungsi  untuk  memperkecil  nilai  kompleksitas  dalam pemrosesan term document matrix . Hasil dari SVD adalah vektor yang akan digunakan untuk menghitung  similaritas  dengan  pendekatan cosine  similarity yang  akan  menghitung  nilai kosinus sudut antara vektor dokumen dengan vetor kueri. Besaran sudut yang dihasilkan akan menentukan tingkat similarity dari dokumen yang dibandingkan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada sebuah media penyimpanan komputer terdapat beberapa file dengan deskripsi sebagai berikut:
File 1 : Ukuran File 2318124 Byte, Lokasi Dan Nama File E:\Hijjaz+selimut+ putih.mp3 File 2 : Ukuran File 3079041 Byte Lokasi Dan Nama File E:\naskah.pdf File 3 : Ukuran File 3079041 Byte Lokasi Dan Nama File E:\naskah.pdf File 4 : Ukuran File 3079041 Byte Lokasi Dan Nama File E:\Othernaskah.pdf
Kueri : mp3
Langkah-langkah  penyelesaian  pendeteksian  menggunakan  metode latent  semantic analysis sebagai berikut :
Tahap 1: Lakukan proses pre-processing pada masing-masing file dan kueri. Setiap kata akan dijadikan huruf kecil, dan kemudian dilakukan proses penghapusan nama, angka, singkatan, bahasa gaul, akronim dan tanda baca.  Berikutnya menjadikan semua kata kedalam bentuk kata dasar.

## Tahap 2 :
Susun  matriks  A  dan  Q  sesuai  dengan  masing-masing  metadata  file  yang  ditemukan  dalam semua file (rincian langkah pada Tahap 2a – 2c).

## Tahap 2a :
Lakukan perulangan pada masing-masing file dan lakukan pemisahan masing-masing metadata berdasarkan karakter spasi. Kemudian catat semua metadata unik yang belum terdapat pada daftar metadata.
Tahap 2b :
Lakukan  pengurutan  metadata  berdasarkan  urutan  alfabet.  Hal  ini  hanya  dilakukan  untuk memudahkan proses pembacaan data.
Tahap 2c :
Lakukan  perhitungan  pada  masing-masing  metadata  yang  ditemukan.  Catat  jumlah  dari masing-masing metadata yang terdapat dalam masing-masing kalimat. Lakukan proses yang sama untuk kueri yang digunakan.
Hasil proses tahap 2 adalah sebuah Term-Document Matrix seperti diperlihatkan pada tabel 1.

## T ABEL I
TERM - DOCUMENT MATRIX
Matrik A Metadata File 1 Metadata File 2 Metadata File 3 Metadata File 4 Kueri 2318124 1 0 0 0 0 2079041 0 1 1 1 0 byte 1 1 1 1 0 dan 1 1 1 1 0 e 1 1 1 1 0 file 2 2 2 2 0 hijjaz 1 0 0 0 0 lokasi 1 1 1 1 0 mp3 1 0 0 0 1 nama 1 1 1 1 0 naskah 0 1 1 0 0 othernaskah 0 0 0 1 0 pdf 0 1 1 1 0 putih 1 0 0 0 0 selimut 1 0 0 0 0 ukuran 1 1 1 1 0
Tahap 3 : Proses dekomposisi dari term-document matrix menjadi 3 (tiga) matrik yaitu matrik ortogonal (U), matrik diagonal (S) dan transpose dari matrik ortogonal (V) menggunakan SVD.
Matriks U 0.215193 −0.157259 −0.463331 0.563317 0.068575 −0.360841 0.051547 −0.043949 0.215401 0.346356 −0.017514 0.345204 0.283976 −0.014485 0.034033 −0.062228 0.283976 −0.014485 0.034033 −0.062228 0.567952 −0.028971 0.068066 −0.124457 0.068575 −0.0360841 0.051547 0.025729 0.283976 −0.014485 0.034033 −0.0622228 0.068575 −0.0360841 0.051547 0.025729 0.283975 −0.014485 0.034033 −0.062228 0.146618 0.203582 −0.514847 −0631442 0.068782 0.142773 0.497364 −0.034062 0.215401 0.346356 −0.017514 0.345204 0.068575 −0.360841 0.051547 0.025729 0.068575 −0.360841 0.051547 0.025729 0.067373 −0.123289 0.492318 −0.031323 0.281231 −0.014444 0.034004 −0.062228 Matriks S 7.039099 0 0 0 0 2.41604 0 0 0 0 1.616739 0 0 0 0 0 Matriks V 0.482708 −0.871807 0.083338 0 0.516028 0.245932 −0.416212 −0.707107 0.516028 0.245932 10.416212 0.707107 0.484171 0.344946 0.804108 0

## Tahap 4 :
Aproksimasi  derajat  2  dari  masing-masing  matrik  U,  S,  dan  V.  Nilai  yang  disimpan  adalah semua baris pada 2 kolom pertama U dan V, dan 2 baris pertama x 2 kolom pertama S. Sehingga menghasilkan matriks Uk, Sk dan Vk.

## Matriks Uk
0.215193 −0.157259 0.068575 −.0360841 0.215411 0.346356 0.283976 −0.014485 0.283976 −0.014485 0.283976 −0.014485 0.567952 −0.028971 0.068575 −0.036051 0.287381 −0.013232 0.068111 −0.360831 0.282321 −0.014485 0.146618 0.203581 0.068783 0.148831 0.215231 0.348192 0.068575 −0.368933 0.068575 −0.368933 0.068137 0.142831 0.283976 −0.014485 Matriks Sk 7.039099 0 0 2.41604 Matriks Vk 0.482708 −0.871807 0.516028 0.245932 0.516028 0.245932 0.484171 0.344946

## Tahap 5 :
Menghitung nilai matrik Q pada aproksimasi derajat 2 dengan rumus 𝑁𝑒𝑤 𝑄 = 𝑄𝑇 ∗ 𝑈𝑘 ∗ ( < => )

## Matriks New Q
0.009742 −0.149352

## Tahap 6 :
Hitung  nilai  similarity  masing-masing  metadata  menggunakan  teknik  kosinus  dan  urutkan berdasarkan  nilai  tertinggi,  nilai  similarity  dihitung  dengan  rumus: 𝑆𝑖𝑚 = (𝑁𝑒𝑤 𝑄(0) ∗ 𝑉𝑘(0) + 𝑁𝑒𝑤 𝑄(1) ∗ 𝑉𝑘(1))/(𝑠𝑞𝑟𝑡(𝑁𝑒𝑤 𝑄(0) H + 𝑁𝑒𝑤 𝑄(1) H ) ∗ 𝑠𝑞𝑟𝑡(𝑉𝑘(0) H + 𝑉𝑘(1) H ) Hasil Akhir perhitungan : Peringkat 1 adalah File 1 dengan nilai similarity : 0.904524 Peringkat 2 adalah File 2 dengan nilai similarity : 0.370553 Peringkat 3 adalah File 3 dengan nilai similarity : 0.370553 Peringkat 4 adalah File 4 dengan nilai similarity : 0.526003
Hasil akhir memperlihatkan bahwa tidak ada file yang identik sama dengan kueri yang dicari. Sebaliknya terdeteksi 2 (dua) file yang identik sama yaitu file 2 dan file 3 dengan nilai similarity yang persis sama ysaitu 0.370553.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  menguji  penggunaan metode  Latent  Semantic  Analysis  untuk  mendeteksi duplikasi metadata file pada media penyimpanan. Skenario pengujian melalui 6 (enam) tahapan proses  sampai  memperoleh  hasil  berupa  nilai  similarity  dari  semua  file  yang  diuji.  Hasil penelitian membuktikan bahwa metode Latent Semantic Analysis mampu mendeteksi file yang identik sama yang terdapat pada media penyimpanan yang sama atau berbeda. Hasil penelitian bisa  digunakan  untuk  meningkatkan  efisiensi  penggunaan  ruang  memori  serta  mempercepat proses akses terhadap data. LSA juga mampu mendeteksi kesamaan beberapa jenis metadata file sehingga lebih meningkatkan akurasi pendeteksian.

## R EFERENSI
[1] Lackey,  D. How  Much  Data  Do  We  Create  Every  Day?  The  Mind-Blowing  Stats Everyone  Should  Read .  Blazon  Online.  2019.  url:  https://blazon.online/data- marketing/how-much-data-do-we-create-every-day-the-mind-blowing-stats-everyone- should-read/, tanggal akses 1 Mei 2020
[2] Chowdhury, R. A Look into the Evolution of Storage Devices [1956-2013]. Onextrapixel. 2013.  url:  https://onextrapixel.com/a-look-into-the-evolution-of-storage-devices-1956- 2013/, tanggal akses 3 Mei 2020
[3] Sehra, S.S., Singh, J. and Rai, H.S. Using Latent Semantic Analysis to Identify Research Trends in OpenStreetMap. International Journal of Geo-Information . 2017; 6, 195: 1-31.
[4] Ghica, D. R., and Alyahya, K. Latent Semantic Analysis of Game Models Using LSTM. Journal of Logical and Algebraic Methods in Programming , 2019; 106, 39–54.
[5] Sastre, F., Velazquez, A., Sanchez de Leon, L., Montanes, J. L., and Rodrigo, J. Method to Solve Redundant Inverse Problems Based on A Latent Semantic Analysis Approach. Application to An Aerojet Engine. Aerospace Science and Technology , 2020;102, 1-10.
[6] Kim, S., Park, H., and Lee, J. Word2vec-Based Latent Semantic Analysis (W2V-LSA) for Topic Modeling: A Study on Blockchain Technology Trend Analysis. Expert Systems with Applications , 2020;113401.
[7] Santilli, S., Nota, L., & Pilato, G. The Use of Latent Semantic Analysis in the Positive Psychology: A Comparison with Twitter Posts. IEEE 11th International Conference on Semantic Computing (ICSC), 2017; 494-498.
[8] Inrak, P. and Sinthupinyo, S. Applying Latent Semantic Analysis to Classify Emotions in Thai  Text. 2nd  International  Conference  on  Computer  Engineering  and  Technology. Chengdu. 2010; 6, 450-454
[9] Evangelopoulos, N. Latent Semantic Analysis. WIREs Cognitive Science . 2013. Vol. 4, John Wiley & Sons. Ltd.
[10] Deerwester,  S.,  Dumais,  S., Furnas,  G.,  Landauer,  T.,  and  Harshman,  R.  Indexing  by Latent  Semantic  Analysis. Journal  of  the  American  Society  for  Information  Science . 1990;41(6), 391–407
[11] Cios,  K.  J.,  Pedrycz,  W.,  Swiniarski,  R.  W.,  and  KurganL,  A.  L. Data  mining:  A Knowledge Discovery Approach . 2007. New York, NY: Springer.
[12] Manning, C. D., Raghavan, P., and Schütze, H. An Introduction to Information Retrieval . 2009. New York, NY: Cambridge University Press.
[13] Landauer, T. K. LSA as a Theory of Meaning. In T. Landauer & D. S. Mcnamara (Eds.), Handbook of Latent Semantic Analysis . 2007
[14] Martin,  D.  I.,  and  Berry,  M.  W. Mathematical  Foundations  Behind  Latent  Semantic Analysis . In L. Small Bear Technical Consulting (Ed.), 2007.
http://dspace.ou.nl/bitstream/1820/966/27/slides_Dian_Martin.pdf.
[15] Valle-Lisboa,  J.  C.,  and  Mizraji,  E.  The  Uncovering  of  Hidden  Structures  by  Latent Semantic Analysis. Information Sciences , 2007;177(19), 4122–4147.
[16] Evangelopoulos,  N.,  Zhang,  X.,  and  Prybutok,  V.  Latent  Semantic  Analysis:  Five Methodological  Recommendations. European  Journal  of  Information  Systems ,  21(1), 70–86.
[17] Oliver  Müller,Theresa  Schmiedel,Elena  Gorbacheva &Jan  vom  Brocke.  Towards  A Typology  of  Business  Process  Management  Professionals:  Identifying  Patterns  of Competences Through Latent Semantic Analysis. Enterprise Information Systems , 2014; 50-80.
[18] Huh, Y., Kim, J., Yu, K., and Cho, S. (2014). M:N Object Matching between Image and Map Object Data Sets by Means of Latent Semantic Analysis. International Journal of Remote Sensing , 2014; 35(18), 6799–6814.
[19] Ahmad,  S.  N.,  and  Laroche,  M.  (2015). How  Do  Expressed  Emotions  Affect  the Helpfulness  of  a  Product  Review?  Evidence  from  Reviews  Using  Latent  Semantic Analysis . International Journal of Electronic Commerce, 2015; 20(1), 76–111.
[20] Wenli,  C.  (2016). Application  Research  on  Latent  Semantic  Analysis  for  Information Retrieval. Eighth International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation (ICMTMA) . 2016; 118-121.