本文關(guān)鍵詞：基于社交特征的多維度文本表示方法

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【摘要】：Web文本表示方法作為所有Web文本分析的基礎(chǔ)工作,對(duì)文本分析的結(jié)果有深遠(yuǎn)的影響。提出了一種多維度的Web文本表示方法。傳統(tǒng)的文本表示方法一般都是從文本內(nèi)容中提取特征,而文檔的深層次特征和外部特征也可以用來(lái)表示文本。本文主要研究文本的表層特征、隱含特征和社交特征,其中表層特征和隱含特征可以由文本內(nèi)容中提取和學(xué)習(xí)得到,而文本的社交特征可以通過(guò)分析文檔與用戶的交互行為得到。所提出的多維度文本表示方法具有易用性,可以應(yīng)用于各種文本分析模型中。在實(shí)驗(yàn)中,改進(jìn)了兩種常用的文本聚類算法——K-means和層次聚類算法,并命名為多維度K-means MDKM和多維度層次聚類算法MDHAC。通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)表明了本方法的高效性。此外,我們?cè)诟鞣N特征的結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)果中還有一些深層次的發(fā)現(xiàn)。
【作者單位】： 貴州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;貴州省公共大數(shù)據(jù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61462011,61202089) 高等學(xué)校博士學(xué)科專項(xiàng)科研基金(20125201120006) 貴州大學(xué)引進(jìn)人才科研項(xiàng)目(2011015);貴州大學(xué)研究生創(chuàng)新基金(研理工2016052)
【分類號(hào)】：TP391.1
【正文快照】： 1引言文本表示作為文本分析的基礎(chǔ),在文本建模的過(guò)程中扮演著很重要的角色,它是將現(xiàn)實(shí)世界中的文本轉(zhuǎn)化成由機(jī)器可處理的特征表示,然后建立文本分析模型。比較常用的文本表示模型主要有:向量空間模型、概率模型、語(yǔ)言模型等;大多數(shù)方法都是從文檔本身的角度去考慮,它們的特征

【相似文獻(xiàn)】

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8 王s，

本文編號(hào)：1144266