【摘要】：針對個人微博聚類時缺乏考慮文本語義特征的問題,提出一種結合語義特征的個人微博聚類方法.該方法充分考慮了微博文本的語義特征,可將意義相關的微博更為準確地聚類.其要點如下:首先,利用隨機游走算法產生每個詞匯的語義標簽及其概率,游走圖基于知網的語義關系圖產生;其次,利用排列算法將兩篇微博中詞匯的各個語義項進行相似度求解,得到意思集合;最后,利用余弦相似度計算兩條微博的語義相關度,并將大于相似度閾值的聚在一起.為了提高算法效能,在計算微博的相似度時進行了分段和優(yōu)化.實驗表明,利用語義特征得到的聚類結果,F-度量值較利用詞共現(xiàn)和word2vec聚類方法有明顯地提高.

【相似文獻】

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本文編號：2560468