本文選題：社會(huì)網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：向量空間模型　出處：《計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)》2012年09期

【摘要】：隨著人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上的行為日益豐富,互聯(lián)網(wǎng)上的社交行為和關(guān)系逐漸接近傳統(tǒng)的客觀世界的社交網(wǎng)絡(luò),并能夠真實(shí)反映出人與人之間在客觀世界的真實(shí)關(guān)系。可以從互聯(lián)網(wǎng)中通過搜索的方式來構(gòu)建一個(gè)真實(shí)客觀世界的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)搜索技術(shù)及其方法逐漸成為目前的研究熱點(diǎn),如何對(duì)每個(gè)Web進(jìn)行人名同一性判斷是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)搜索的關(guān)鍵技術(shù)。為了從文本中抽取準(zhǔn)確的特征并降低向量維度,本文給出了一個(gè)基于C-value和逆文檔頻率IDF的特征向量權(quán)值計(jì)算方法;實(shí)現(xiàn)了基于余弦夾角的相似度計(jì)算的算法;通過對(duì)文本聚類算法中層次聚類算法和劃分聚類算法的研究,給出一種改進(jìn)的層次聚類算法來實(shí)現(xiàn)人名同一性判斷。以搜索引擎的人名檢索結(jié)果進(jìn)行測(cè)試,說明了基于改進(jìn)的層次聚類算法能有效地提高人名同一性判斷的性能。
[Abstract]:As people become more and more active on the Internet, social behaviors and relationships on the Internet are gradually approaching those of the traditional objective world. And can truly reflect the real relationship between people in the objective world. We can build a real and objective social network through the way of searching from the Internet. Social network search technology and its methods gradually become. For the current research focus, How to judge the identity of each Web is the key technology of social network search. In order to extract accurate features from the text and reduce the vector dimension, In this paper, a method of calculating the weight of feature vector based on C-value and inverse document frequency IDF is presented, and the algorithm of similarity calculation based on cosine angle is realized, and the hierarchical clustering algorithm and partition clustering algorithm in text clustering algorithm are studied. An improved hierarchical clustering algorithm is presented to judge the identity of a person's name. The result of search engine's name retrieval shows that the improved hierarchical clustering algorithm can effectively improve the performance of the judgment of the identity of a person's name.
【作者單位】： 華中科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60873030,61173049)
【分類號(hào)】：TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1678770