針對(duì)股評(píng)論壇主題發(fā)現(xiàn),提出基于頻繁項(xiàng)集與潛在語(yǔ)義相結(jié)合的短文本聚類(STC_FL)框架.在基于知網(wǎng)的知識(shí)獲取后得到概念向量空間,挖掘并篩選出重要頻繁項(xiàng)集,然后采用統(tǒng)計(jì)和潛在語(yǔ)義相結(jié)合的方法進(jìn)行重要頻繁項(xiàng)集的自適應(yīng)聚類.最后,提出TSC-SN(text soft classifying based on similarity threshold and non-overlapping)算法,通過(guò)參數(shù)調(diào)優(yōu)策略選擇和控制文本軟聚類過(guò)程.股吧論壇數(shù)據(jù)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn):所提出的STC_FL框架和TSC-SN算法可充分挖掘文本潛在語(yǔ)義信息,并有效降低特征空間維度,最終實(shí)現(xiàn)對(duì)短文本的深層次信息挖掘和主題歸類.
【部分圖文】：

第４期張濤，等：融合頻繁項(xiàng)集和潛在語(yǔ)義分析的股評(píng)論壇主題發(fā)現(xiàn)方法２面向股評(píng)論壇的主題發(fā)現(xiàn)新框架為解決現(xiàn)有主題挖掘方法處理網(wǎng)絡(luò)股評(píng)論壇中短文本數(shù)據(jù)所存在的困難，構(gòu)建一種面向股評(píng)論壇主題發(fā)現(xiàn)的短文本聚類框架．利用頻繁項(xiàng)集與潛在語(yǔ)義相結(jié)合的ＳＴＣ＿ＦＬ框架從在線股評(píng)抽取主題詞，再使用ＴＳＣ－ＳＮ算法基于主題詞進(jìn)行文本檢索，從而實(shí)現(xiàn)特有的股評(píng)文本聚類，如圖１所示．知網(wǎng)（ＨｏｗＮｅｔ）是以揭示概念與概念之間和概念所具有的屬性之間的關(guān)系為基本內(nèi)容的常識(shí)知識(shí)庫(kù)．針對(duì)文本中所蘊(yùn)含的潛在語(yǔ)義關(guān)系，引入知網(wǎng)作為背景知識(shí)庫(kù)建立基于概念的向量空間，并在文本集相似度計(jì)算的基礎(chǔ)上，采用基于統(tǒng)計(jì)和潛在語(yǔ)義相結(jié)合的度量模式．通過(guò)較長(zhǎng)頻繁項(xiàng)集預(yù)估主題個(gè)數(shù)，以解決聚類結(jié)果數(shù)目的最優(yōu)設(shè)定．針對(duì)融合頻繁項(xiàng)集與潛在語(yǔ)義關(guān)系的文本軟聚類，在文本檢索階段對(duì)ＴＳＣ－ＳＮ算法設(shè)置短文本與主題簇間相似度閾值與簇間非重疊度參數(shù)，靈活選擇和控制文本與主題間的對(duì)應(yīng)關(guān)系．采用頻繁項(xiàng)集和概念映射來(lái)降低向量空間維度，彌補(bǔ)基于向量空間的聚類所存在的語(yǔ)義缺失問(wèn)題；融合頻繁項(xiàng)集與潛在語(yǔ)義，有效降低特征空間維度的同時(shí)充分考慮潛在語(yǔ)義關(guān)系；在對(duì)主題詞相關(guān)文本進(jìn)行檢索時(shí)控制短文本與主題簇間相似度閾值，同時(shí)引入簇間非重疊度概念，利用新型文本集劃分策略實(shí)現(xiàn)文本軟聚類．圖１基于頻繁項(xiàng)集和潛在語(yǔ)義的短文本聚類基本框架Ｆｉｇ．１Ｂａｓｉｃｆｒａｍｅｗｏｒｋｏｆｓｈｏｒｔｔｅｘｔｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｆｒｅｑｕｅｎｔｉｔｅｍ－ｓｅｔｓａｎ

特征空間的概念數(shù)為１９０７５，特征空間維度縮減５８．９％，有效緩解概念向量空間表示中所存在的高維度問(wèn)題．３．１重要參數(shù)設(shè)置３．１．１重要頻繁項(xiàng)集數(shù)的參數(shù)分析為通過(guò)頻繁項(xiàng)集過(guò)濾策略獲得比較完整與冗余性低的重要頻繁項(xiàng)集集合，特別分析最小支持度ｍｉｎ＿ｓｕｐ和頻繁項(xiàng)集間的Ｊａｃｃａｒｄ系數(shù)最大相似度α與重要頻繁項(xiàng)集個(gè)數(shù)的關(guān)系，分別設(shè)置α的不同取值，觀測(cè)每個(gè)取值下過(guò)濾后的重要頻繁項(xiàng)集數(shù)與最小支持度ｍｉｎ＿ｓｕｐ之間的變化規(guī)律，如圖４所示．由圖４可知，在α的不同設(shè)置中，過(guò)濾后的頻繁項(xiàng)集占頻繁項(xiàng)集總數(shù)的百分比均不超過(guò)２０％，有利于提高頻繁項(xiàng)集聚類的效率．為挖掘出更多的頻繁項(xiàng)集，這里將ｍｉｎ＿ｓｕｐ設(shè)置較低，由此可得到大量包含主題信息的頻繁項(xiàng)集，再通過(guò)過(guò)濾策略得到高質(zhì)圖４過(guò)濾后頻繁項(xiàng)集所占百分比與最小支持度的關(guān)系Ｆｉｇ．４Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｆｒｅｑｕｅｎｔｉｔｅｍ－ｓｅｔｓｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｎｄｍｉｎｉｍｕｍｓｕｐｐｏｒｔｄｅｇｒｅｅａｆｔｅｒｆｉｌｔｅｒｉｎｇ量的重要頻繁項(xiàng)集．過(guò)濾策略的方法復(fù)雜度低，不會(huì)增加過(guò)多的時(shí)間消耗．α設(shè)置越高，過(guò)濾后的重要頻繁項(xiàng)集所占百分比越高．當(dāng)α取值為０．４與０．５時(shí)，重要頻繁項(xiàng)集的百分比相差較�。划�(dāng)α取值為０．６時(shí)，重要頻繁項(xiàng)集的百分比顯著增大．這主要是因?yàn)榛冢疲校纾颍铮鳎簦杷惴ㄍ诰颢@取的頻繁項(xiàng)集中包含大量３－項(xiàng)集．當(dāng)α取值為０．４或０．５時(shí)，兩個(gè)３－

藍(lán)籌、ＥＴＦ、申購(gòu)、匯金藍(lán)籌、ＥＴＦ、１２００億、申購(gòu)藍(lán)籌、ＥＴＦ、申購(gòu)、護(hù)盤(pán)７暫停ＩＰＯ國(guó)務(wù)院、ＩＰＯ、暫停、新股國(guó)務(wù)院、ＩＰＯ、暫停、Ａ股國(guó)務(wù)院、ＩＰＯ、暫停、Ａ股注：ＥＴＦ為交易型開(kāi)放式指數(shù)基金；ＩＰＯ為首次公開(kāi)募股．３．２．２文本聚類通過(guò)計(jì)算文本與頻繁項(xiàng)集簇中主題詞之間的相似度，將文本劃分至相似度最高的主題詞簇下，圍繞２０１５年股市大幅下跌前后的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行文本聚類，部分聚類結(jié)果如圖５所示．圖５基于頻繁項(xiàng)集的短文本聚類部分結(jié)果Ｆｉｇ．５Ｒｅｓｕｌｔｓｏｆｓｈｏｒｔｔｅｘｔｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｆｒｅｑｕｅｎｔｉｔｅｍ－ｓｅｔｓ９８５
【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2847028