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| 基于LDA模型的文本聚类研究 | |
| 引用本文： | 王鹏,高铖,陈晓美.基于LDA模型的文本聚类研究[J].情报科学,2015(1):63-68. |
| 作者姓名： | 王鹏 高铖 陈晓美 |
| 作者单位： | 长春理工大学计算机科学技术学院;吉林大学管理学院 |
| 基金项目： | 吉林省科技发展计划(20130416001ZG) |
| 摘 要： | 在Web2.0时代,网络文本数据呈现爆炸式增长,传统的文本聚类模型存在数据维数过高,数据稀疏,缺乏语义理解等问题。针对以上问题,本文提出了一种基于LDA模型,通过Gibbs算法估计文本的主题概率分布,利用JS(Jensen-Shannon)距离作为文本的相似性度量,然后采用层次聚类法进行聚类。实验得到较高的聚类纯度(Purity)和Fscore值,表明该方法是有效的。 |
| 关 键 词： | 文本聚类 LDA模型 文本相似度 层次聚类 |
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