首先SVD和LSA是什么呢，SVD全称是singular value decomposition，就是俗称的奇异值分解，SVD的用处有很多，比如可以做PCA(主成分分析)，做图形压缩，做LSA，那LSA是什么呢，LSA全称Latent semantic analysis，中文的意思是隐含语义分析，LSA算是topic model的一种，对于LSA的直观认识就是文章里有词语，而词语是由不同的主题生成的，比如一篇文章包含词语计算机，另一篇文章包含词语电脑，在一般的向量空间来看，这两篇文章不相关，但是在LSA看来，这两个词属于同一个主题，所以两篇文章也是相关的。
参考：http://www.isnowfy.com/introduction-to-svd-and-lsa/