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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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针对热点主题发现是在聚类算法的基础上实现的特点,将改进后的蚁群聚类算法引入到该研究中,同时提出类别关注度（CAD）的概念,以此来判定类别的热门程度并区分出热门类别和冷门类别,在此基础上抽取热点主题集。实验结果表明改进后的蚁群聚类算法对热点主题的发现有一定的效果,对其他仿生优化聚类算法的引入有借鉴意义。 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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对BWP方法进行研究,从嵌入式NSTL个性化推荐的文本聚类需求入手,分析BWP方法的不足,提出一种改进的K-means算法最佳聚类数确定方法。对单一样本类的类内距离计算方法进行优化,扩展BWP方法适用的聚类数范围,使原有局部最优的聚类数优化为全局最优。实验结果可以验证该方法具有良好性能。 相似文献
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提出利用蚁群聚类方法进行初始聚类,通过K-means聚类算法对初始聚类的结果进一步分层聚类,并结合术语综合相似度计算的方式提取每个类的标签,从而完成术语层次关系的构建。最后抽取部分实验结果,由领域专家对其进行评价,并对结果进行分析。 相似文献
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传统的聚类算法直接用于文本聚类这一应用上,存在的突出问题就是传统的聚类算法只负责将对象进行聚类,不负责对聚类后生成的类簇进行概念描述和解释.标注文本集合聚类后生成的类簇被称为聚类描述问题.聚类描述可以帮助用户迅速确认生成的文档类别与其需求是否相关,它是文本聚类应用中一项重要并富有挑战性的任务.针对文本聚类结果可读性较弱问题,本文提出了一种增强聚类结果的可理解性与可读性的算法,即基于支持向量机的文本聚类结果描述算法.实验结果表明基于支持向量机的聚类描述算法所取得的效果要优于常规的聚类结果描述方法. 相似文献
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对一种基于动态可调自组织神经网络(the dynamic adaptive self-organizing map neural network,简称DASOM)的增量中文文本聚类方法进行研究,认为其只需处理更新数据,提高聚类速度,并能自动抽取SOM聚类结果;DASOM模型具有动态的结构,通过数值实验表明该方法对中文文本增量聚类具有有效性。 相似文献
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随着互联网规模的急剧扩张,提升信息检索的效用变得相当困难.本文首先通过特定算法提取每篇文档的关键词,然后运用统计方法计量不同文档的共现关键词并形成相应的共现关键词标签矩阵,最后利用层次聚类算法对共现关键词标签进行聚类并形成相应的层次标签树来构造文档聚类束.该方法可以对源搜索引擎返回的结果进行有效的分类,使用户在更高主题层次上查看检索词的相关信息,准确地找到感兴趣的信息.通过与Lingo算法的比较,显示本文算法所得的标签更具可读性和概括性,同时F-measure评价指标也表明本算法在文本聚类的质量上有了一定的提升. 相似文献
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文本聚类结果描述研究综述 总被引：1，自引：0，他引：1
章成志 《现代图书情报技术》2009,3(2):1-8
首先对文本聚类结果描述的研究背景和相关的研究情况进行说明,分析自动标引、自动文摘、概念聚类与文本聚类结果描述的关系,定位文本聚类结果描述的研究内容;然后根据文本聚类结果描述的具体要求,对该问题进行形式化;最后给出文本聚类结果描述的评价方法。 相似文献
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基于粒子群的模糊C均值文本聚类算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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论文探讨利用R语言工具对图书馆新浪微博数据进行子主题聚类和挖掘,指出：在文本分词、构建词频——文档矩阵的基础上,使用Pamk算法和Kmeans算法进行微博聚类,获取图书馆服务质量评价与建议信息,挖掘图书馆核心微博用户,便于图书馆利用微博数据评估服务效果,改进服务质量。 相似文献
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基于谱聚类的虚拟健康社区知识聚合方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 改善虚拟健康社区知识聚合质量,为虚拟健康社区服务提供技术方法支持。[方法/过程] 运用谱聚类方法对虚拟健康社区中的知识进行抽取,利用概念相似度计算得到知识主题相似度矩阵,根据该相似度矩阵进行谱聚类。[结果/结论] 利用好大夫在线健康咨询平台发布的信息作为数据来源进行方法验证。结果表明,当聚类个数为5时,本文提出的方法得分值最高。通过谱聚类的方法充分挖掘虚拟健康社区潜在信息,改善了知识聚合质量,为知识聚合和知识服务提供了一条新途径。 相似文献
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本文结合《陕西民报》的办报背景,运用文本分析的方法,从内容、业务两个方面对《陕西民报》的“要政府的意见趋于民众化、要民众的意见趋于政治化”的办报方针的践行进行探析。由此得出,“民众的意见”与“民众化”只是西北军“反蒋”的“幌子”,该报归根到底是为政治权力服务的。但该报对“民众”的关注,重视政府与民众之间的互动、联系,在同时期的国民党报纸中具有开创性和领先性。 相似文献
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中国原创图画书开始走向世界,但中国图画书的历史可能比西方更早。图画书本质上是一种出版现象,在中西方不同文化背景中有不同的呈现方式。中西方图画书同源于儿童读物的插图,随着出版科技的进步和读图时代的到来,从“出版热”逐渐形成“文学热”,从“文字的儿童读物”演化为“图画书的儿童文学”,在新世纪交流融合中发展为儿童文学的典型样式——绘本。中国原创图画书的复兴有其深刻的历史文化背景和深厚的民族文学传统,建设中国特色的图画书评价标准和理论体系应该提上议事日程。 相似文献
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本文提出了几个可以改善中文自动文摘系统的文摘效果的措施 :1 将字频统计方法和词频统计方法有机结合起来 ;2 进一步研究人工文摘中理解性文摘句的形成机理 ,完善仿人算法 ;3 将自动聚类的方法引入自动文摘研究。 相似文献
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英国话语分析学者诺曼·费尔克拉夫的《话语与社会变迁》中的话语理论影响深远。其理论主要来源之一是法国思想家米歇尔·福柯的“话语理论”,不过费尔克拉夫对福柯的解读与福柯原著存在很大误差。本文采用文本分析方法,从费尔克拉夫和福柯的原文出发来质证该误读。费尔克拉夫认为,福柯话语理论的“话语建构性”“话语实践意义由它与其他话语的关系来界定”“权力的话语本性、话语的政治本性、社会变化的话语本性”等观点“弥补了语言学话语分析的不足”,同时批判福柯“缺乏对语言文本、实践以及抵抗性权力关系关注”。但本文在分析福柯的理论后指出,费尔克拉夫在展示福柯的话语理论时,不但忽略福柯“话语”概念的内涵,而且没能理解福柯权力在主体、社会现实建构中的基础作用以及权力关系的抵抗性特征与存在条件,片面强调话语的作用,把福柯的话语理论化约为“政治话语本体论”,一种“特别话语”的结构主义。尽管如此,费尔克拉夫从福柯处启发的话语理论为话语分析开辟了新的思路。 相似文献