文本聚类算法

作品数：129被引量：751H指数：14
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面向热点话题检测的增量文本聚类算法被引量：4
《计算机系统应用》2022年第9期280-286,共7页郭莹 薛涛 胡伟华 
国家社会科学基金(18XYY010)。
针对传统的Single-Pass聚类算法对数据输入顺序过于敏感和准确率较低的问题,提出一种以子话题为粒度,考虑新闻文本动态性、时效性和上下文语义特征的增量文本聚类算法(SP-HTD).首先通过解析LDA2Vec主题模型,联合训练文档向量和词向量,...
关键词：Single-Pass 文本表示 文本聚类 文本相似度 热点话题检测 
基于频繁模式的长尾文本聚类算法被引量：1
《计算机系统应用》2019年第4期139-144,共6页宋中山 张广凯 尹帆 帖军 
国家科技支撑计划项目子课题(2015BAD29B01);农业部软科学研究课题(D201721);中央高校基本科研业务费专项资金(CZY18016)~~
短文本聚类一直是信息提取领域的热门话题,大规模的短文本数据中存在"长尾现象",传统算法对其聚类时会面临特征纬度高,小类别信息丢失的问题,针对对上述问题的研究,本文提出一种频繁项协同剪枝迭代聚类算法(Frequent Itemsets collabora...
关键词：文本聚类 长尾现象 频繁模式 K中心点算法 
改进特征权重的短文本聚类算法被引量：2
《计算机系统应用》2018年第9期210-214,共5页马存 郭锐锋 高岑 孙咏 
短文本的研究一直是自然语言处理领域的热门话题,由于短文本特征稀疏、用语口语化严重的特点,它的聚类模型存在维度高、主题聚焦性差、语义信息不明显的问题.针对对上述问题的研究,本文提出了一种改进特征权重的短文本聚类算法.首先,定...
关键词：特征权重 情感分析 词向量 RWMD距离 
基于K-means的文本聚类算法被引量：9
《计算机系统应用》2009年第10期85-87,共3页毛嘉莉 
四川省教育厅重点科研项目(07ZA121)
针对K-means算法容易收敛到局部最优以及对初值的依赖性,基于多次采样一次预聚类搜索初始聚类中心的思想,提出了一种改进的K-means文本聚类方法。实验结果表明,改进的算法较原算法在准确率上有较大提高,并且具有更好的稳定性。
关键词：K—Means算法 文本聚类 向量空间模型 
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