| 一种基于动态SOM的增量中文文本聚类方法 |
| |
| 引用本文： | 朱红灿,唐毅.一种基于动态SOM的增量中文文本聚类方法[J].图书情报工作,2007,51(6):116-119. |
| |
| 作者姓名： | 朱红灿 唐毅 |
| |
| 作者单位： | 湘潭大学管理学院 |
| |
| 摘 要： | 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。
|
| 关 键 词： | 增量聚类 文本聚类 自组织神经网络(SOM) 向量空间模型 |
| 收稿时间： | 2006-12-05 |
| 修稿时间： | 2006-12-052007-01-11 |
An Incremental Clustering Method of Chinese Documents based on DASOM |
| |
| Zhu Hongcan,Tang Yi.An Incremental Clustering Method of Chinese Documents based on DASOM[J].Library and Information Service,2007,51(6):116-119. |
| |
| Authors: | Zhu Hongcan Tang Yi |
| |
| Institution: | Management School of Xiangtan University, Xiangtan 411105 |
| |
| Abstract: | This paper studies an incremental clustering method of Chinese documents based on dynamic adaptive self-organizing map neural network (in short DASOM),which can speed up clustering because it only recalculate the update datas. Features of DASOM are dynamic structure and organizing SOM's clusters results automatically. Numerical experiment shows that the method is efficient for clustering Chinese documents. |
| |
| Keywords: | incremental clustering documents clustering self-organizing map VSM |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《图书情报工作》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《图书情报工作》下载免费的PDF全文 |
