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王营
作品数:
1
被引量:7
H指数:1
供职机构:
青岛大学信息工程学院
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发文基金:
青岛市科技发展计划项目
山东省自然科学基金
国家自然科学基金
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
王金龙
青岛理工大学计算机工程学院
孙仁诚
青岛大学信息工程学院
邵峰晶
青岛大学自动化工程学院
吴舜尧
青岛大学自动化工程学院
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王金龙
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王营
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计算机工程
年份
1篇
2014
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被引量排序
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融合语义资源和关键词的文本聚类
被引量:7
2014年
融合关键词形式的属性层知识可有效提高文本聚类的聚类质量,但融合关键词的簇中心初始化仍是一个开放性问题。为此,提出一种融合语义资源和关键词的文本聚类方法。通过Wikipedia语义识别文本集的主题,采用基于资源分配的网络推断策略,通过文献协同关系发现潜在语义相关性,以选择最能代表各主题的重要文档(初始簇中心),并利用软约束与测度学习相结合的策略融合关键词辅助文本聚类。在20Newsgourp文本集上的实验结果表明,与k-means和仅融合关键词的文本聚类方法相比,该方法可有效提升聚类质量,尤其在News_Different_3数据集上标准互信息最多可提升约20%。
吴舜尧
邵峰晶
王金龙
孙仁诚
王营
关键词:
文本聚类
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