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王营

作品数：1 被引量：7H指数：1
供职机构：青岛大学信息工程学院更多>>
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更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇语义
  • 1篇文本聚类
  • 1篇文档
  • 1篇聚类
  • 1篇关键词
  • 1篇WIKIPE...
  • 1篇初始化

机构

  • 1篇青岛大学
  • 1篇青岛理工大学

作者

  • 1篇吴舜尧
  • 1篇邵峰晶
  • 1篇孙仁诚
  • 1篇王金龙
  • 1篇王营

传媒

  • 1篇计算机工程

年份

  • 1篇2014
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
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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