本文選題：文本聚類　切入點(diǎn)：耦合空間模型　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年07期

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的空間向量模型在進(jìn)行文本表示時(shí)計(jì)算相似度僅采用詞頻統(tǒng)計(jì)來表示文本以及對(duì)高維文本數(shù)據(jù)聚類效果有所下降等問題,提出一種基于優(yōu)化密度的耦合空間LDA文本聚類算法。該算法利用提出的耦合空間模型和LDA主題模型線性融合計(jì)算文本相似度,并對(duì)閾值敏感問題進(jìn)行優(yōu)化,確定不同密度區(qū)域?qū)?yīng)的閾值半徑。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與改進(jìn)的DBSCAN文本聚類算法和R-DBSCAN文本聚類算法相比,該算法的文本聚類精度更高、聚類效果更優(yōu)。
[Abstract]:In order to solve the problem that the traditional spatial vector model only uses word frequency statistics to express the text and the clustering effect of the high-dimensional text data is decreased when the text is represented by the traditional spatial vector model.A coupled space LDA text clustering algorithm based on optimal density is proposed.The proposed algorithm uses the coupled space model and the LDA topic model to calculate the text similarity, and optimizes the threshold sensitivity problem to determine the threshold radius of different density regions.The experimental results show that compared with the improved DBSCAN text clustering algorithm and the R-DBSCAN text clustering algorithm, this algorithm has higher text clustering accuracy and better clustering effect.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61402212) 遼寧省高等學(xué)校杰出青年學(xué)者成長(zhǎng)計(jì)劃資助項(xiàng)目(LJQ2015045) 遼寧省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015020098) 遼寧省教育廳城市研究院一般項(xiàng)目(LJCL008)
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：1713313