| 一种基于DASOM的两阶段中文文本聚类方法 |
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| 引用本文： | 朱红灿,唐毅.一种基于DASOM的两阶段中文文本聚类方法[J].情报杂志,2007,26(9):101-104. |
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| 作者姓名： | 朱红灿 唐毅 |
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| 作者单位： | 湘潭大学管理学院,湘潭,411105 |
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| 摘 要： | 研究了一种基于动态自组织神经网络(The Dynamic Adaptive Self-Organizing Map Neural Network简称:DA-SOM)的两阶段中文文档聚类方法,第一阶段对中文文本向量进行DASOM训练,第二阶段对虚拟的坐标集聚类。该算法动态地组织DASOM,由文本的内容来决定模型的结构;与直接聚类相比,降低了计算时间;与基于静态SOM文本聚类相比,减少了输出层节点数,改善了聚类效果。通过数值实验对比表明该方法对中文文本聚类具有有效性。
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| 关 键 词： | 中文文本 文本聚类 动态自组织神经网络(DASOM) 向量空间模型 |
A Two-stages Clustering Method of Chinese Documents Based on DASOM |
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| Zhu Hongcan,Tang Yi.A Two-stages Clustering Method of Chinese Documents Based on DASOM[J].Journal of Information,2007,26(9):101-104. |
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| Authors: | Zhu Hongcan Tang Yi |
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