本文關(guān)鍵詞：一種結(jié)合上下文語(yǔ)義的短文本聚類算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：短文本因具有特征信息不足且高維稀疏等特點(diǎn),使得傳統(tǒng)文本聚類算法應(yīng)用于短文本聚類任務(wù)時(shí)性能有限。針對(duì)上述情況,提出一種結(jié)合上下文語(yǔ)義的短文本聚類算法。首先借鑒社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域的中心性和權(quán)威性思想設(shè)計(jì)了一種結(jié)合上下文語(yǔ)義的特征詞權(quán)重計(jì)算方法,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建詞條-文本矩陣;然后對(duì)該矩陣進(jìn)行奇異值分解,進(jìn)一步將原始特征詞空間映射到低維的潛在語(yǔ)義空間;最后通過(guò)改進(jìn)的K-means聚類算法在低維潛在語(yǔ)義空間完成短文本聚類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的基于詞頻及逆向文檔頻權(quán)重的文本聚類算法相比,該算法能有效改善短文本特征不足及高維稀疏性,提高了短文的本聚類效果。
【作者單位】： 電子工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 短文本聚類 上下文語(yǔ)義 奇異值分解 K均值算法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61273302)資助
【分類號(hào)】：TP391.1
【正文快照】： 本文受國(guó)家自然科學(xué)基金(61273302)資助。1引言智能移動(dòng)終端的普及使得移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)成為內(nèi)容發(fā)布與共享的主要平臺(tái)。由于移動(dòng)終端屏幕相對(duì)較小,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)中的內(nèi)容更多以短文本形式呈現(xiàn)。如何從海量短文本數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析提取有價(jià)值的信息成為亟待解決的問(wèn)題。文本聚類技術(shù)通過(guò)將

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  本文關(guān)鍵詞：一種結(jié)合上下文語(yǔ)義的短文本聚類算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：443147