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基于主题模型的科技报告文档聚类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]探索实践以科技报告为文献载体形式的融合主题模型的文本聚类方法,拓展基于科技文献进行技术监测服务的新领域,提出基于科技报告进行语义分析的新方法。[方法/过程]以国家科技报告服务系统中的科技报告为数据源,首先基于LDA主题模型对经过文本预处理的科技报告进行主题挖掘,再基于Ward与K-means相结合的聚类算法对包含主题分布信息的文本向量进行聚类分析,尝试提出一种适合科技报告文档聚类的文本挖掘新方法。[结果/结论]实验结果表明,LDA主题模型能有效准确挖掘科技报告中的主题信息,所提出的Ward与K-means相结合的聚类算法对科技报告的聚类效果也优于其它传统聚类算法。 相似文献
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通常用于评论性文本极性挖掘的方法是采用有监督的学习算法完成的,但有监督的学习算法需要大量人工标注的训练集,而且其在处理文本集时还会面临维数灾难、稀疏向量、高时空复杂度、低召回率和精确率等问题而无法用于海量的文本极性分类任务。经典的K-means均值聚类算法是聚类分析中使用最为广泛的算法之一,其具有诸多的优良特性和不足。针对上述情况,本文将语义引入经典K-means均值聚类算法中,构造了专门针对中文评论文本极性判断的极性词语义词典,提出了一种基于语义准则函数的K-means均值聚类算法。这项研究是运用基于语义的聚类方法对汉语主观性文本处理的一次探索。实验结果显示总平均召回率达到了80.70%,总平均精确率达到了67.75%,说明该算法是可行和有效的。 相似文献
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本文通过引入知网的概念,对传统的K-means聚类算法进行了分析,初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响,初始值选择的不好,可能无法得到有效的聚类结果,这也成为K-means算法的一个主要问题。采用聚类中心的搜索算法来进行聚类中心的选取,对其初始聚类中心确定一个初始划分,运用“射靶”的原理进行了改进,找到“靶心”得到一个最终选定的初始聚类中心,从而提高算法的稳定性,得到较稳定的聚类结果。实验结果表明,采用改进后的K-means作为簇心生成算法,随着待聚类文档数目的增加,效率提升更为突出。 相似文献
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文章在对DBSCN与K-means两种经典聚类算法分析研究基础上,结合中文文本数据的特点,对这两种方法进行结合与改进,提出了一种中文文本聚类方法：DKTC。该算法能自动产生簇的个数,且对“噪声”或异常数据不敏感,对数据的输入顺序不敏感,另外,与DBSCAN相比,该算法有更高的处理效率。实验表明,DKTC算法不仅能对中文文本进行聚类,且与传统DBSCN与K-means法相比,聚类效果都有一定程度的改善。 相似文献
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提出一种基于潜在语义索引和本体论的文本语义处理方法。首先构建一个基于本体论的虚拟标准文本特征向量，然后采用潜在语义索引方法以虚拟标准文本特征向量为参照对文本集进行语义聚类，最后在虚拟标准文本特征向量的导引下利用本体库中的知识对聚类获得的文本集合的类别和语义进行显性标注。实验表明，该方法能较好地在语义层面对文本进行有效的聚类，而且聚类结果能显性地显示类聚所属的类别。 相似文献
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分析潜在语义索引的基本原理及其特点。针对LSI的3个因素，从特征词的选取，维数约简，特征词权重3个方面进行约定和改进。并以计算机类的科技文献作为测试文档，对改进的权重算法和改进前后LSI系统的检索结果进行分析。结果显示，特征词的选择结果及检索效果都得到较大的提高，性能稳定。 相似文献
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一种基于改进K-means的文档聚类算法的实现研究 总被引：1，自引：1，他引：0
在对文档聚类的含义、作用和一般过程的阐述基础上,分析一种基于“最小最大”原则初始质心优选的改进K-means聚类的基本思想,并重点设计相关的聚类算法,实现聚类系统,基于系统对300篇学术文档及其相关特征词语进行聚类实验。实验结果表明,本文所设计和实现的改进K-means的聚类算法表现出较好的性能。 相似文献
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最大词重降维算法与模拟退火算法相结合的文本聚类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于最大词重的文本特征提取与降维算法。其基本思想是利用词在文档库的重要性,通过搜索算法将最大重要性的词从高维文档库中提取出来构成低维文档库,达到特征提取与降维的目的。在此基础上,提出利用模拟退火算法改进的K-means聚类算法对降维得到的文本进行聚类分析,实验结果表明该方法可以有效地提高聚类精度。 相似文献
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K-means算法研究综述 总被引：4，自引：0，他引：4
对聚类分析中的基本算法K-means算法中的K值确定、初始聚类中心选择以及分类属性数据处理等主要问题进行综述,理清K-means算法的整个发展脉络及算法研究中的热点和难点,提出改进K-means聚类算法的思路。 相似文献
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K-means算法是一种应用广泛的聚类算法,但是存在初始聚类中心和K值选取的难题.本文提出了一种基于学术文献同被引分析的初始聚类中心和K值选取的K-means改进算法.该算法属于两步聚类算法,首先对学术文献进行同被引分析,得到同被引矩阵,然后基于同被引矩阵进行层次聚类.算法记录每次迭代过程中被聚为一类的学术文献间的距离以及两次迭代间的距离差,当两次迭代的距离差取得最大值时取其聚类数作为第二步K-means算法的K值,并且将此时的类中心作为第二步K-means算法的初始聚类中心.第二步聚类则依据文献内容实现K-means算法.实验通过与经典K-means算法和基于凝聚层次聚类算法的改进K-means算法的对比,证明了本文提出的改进的K-means算法具备更优的聚类效果. 相似文献
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在对标准蚁群算法分析研究基础上,结合中文文本数据的特点,对蚁群算法存在的缺点进行改进,提出一种基于改进的蚁群算法的中文文本聚类方法——ACTC。算法中为每只蚂蚁增加两个记忆体,可以解决原算法中的“未指派现象”;模拟信息素,从而使蚂蚁的移动更具目的性,加快聚类速度;引入“边界点”思想,从而不仅可以消除“停滞现象”,而且能避免“噪声”或异常数据对聚类结果的负面影响;引入动态调整相似度阈值概念,从而使聚类结果更具实际意义。实验证明,从熵值与纯度两个评价函数评价结果看,该算法的聚类效果较好,达到算法改进的目的。 相似文献
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[目的/意义] 基于高维矩阵稀疏降维的思想,提出一种利用惩罚性矩阵分解(Penalized Matrix Decomposition,PMD)实现共词分析的新方法。[方法/过程] 以"学科服务"为研究主题,根据PMD算法原理,在Matlab环境下分别实现特征词的提取、特征词的软聚类以及聚类效果的可视化。[结果/结论] 与传统的共词分析方法对比,PMD算法在共词分析中具有独特的优势:提取的特征词比较全面,聚类数目便于确定,聚类结果易于理解。 相似文献
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基于凝聚式层次聚类算法的标签聚类研究* 总被引：8，自引：1，他引：8
对标签、标注、大众分类等概念进行界定,指出现有标签标注系统中存在着标签描述信息的精确度不高、标签检索结果相关度低、标签缺乏有效组织等问题,提出采用凝聚式聚类算法对标签聚类,从而实现对标签的重新组织,为用户提供更好的标签导航、浏览机制。最后通过实验对标签聚类方法进行验证。 相似文献
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针对文本聚类分析结果表达中缺乏语义关系的缺陷,本文利用人们在可视化形式下对模型和结构的理解和获取能力,提出了一种新的可视化表达方法。通过改进的Force-directed模型对聚类分析结果进行文本布局,表现文本间的语义相似关系;使用等值线生成算法构建层次性主题图,聚集和提炼文本主题;最终实现文本聚类分析结果的语义直观表达。实验结果表明,这种可视化方法不仅能够有效地表达聚类结果,体现类间、文本间的语义相关程度,而且还有助于发现隐含的信息,并通过类别之间的关联实现有效的信息导航。 相似文献
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通过挖掘网络日志中的查询词语义关系,将《知网》的语义知识加入到聚类算法中实现搜索引擎优化。该方法通过机器学习算法深入挖掘查询日志,对其中的查询串进行概念相似度、语义聚类等计算,使返回网页更加合理,将更准确的网页结果呈现在用户面前,能够更好地满足用户需求。 相似文献
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吉雍慧 《现代图书情报技术》2008,3(2):69-75
探讨如何在数字图书馆的文献检索平台中集成实现检索结果聚类、相关文献的关联推荐、相关作者和研究机构的关联推荐以及相关词语的关联推荐,由此帮助用户全面提高查准率和查全率,并且对聚类和推荐结果采用图形进行可视化展示,进一步提高用户的使用满意度。 相似文献