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文章在对DBSCN与K-means两种经典聚类算法分析研究基础上,结合中文文本数据的特点,对这两种方法进行结合与改进,提出了一种中文文本聚类方法:DKTC。该算法能自动产生簇的个数,且对“噪声”或异常数据不敏感,对数据的输入顺序不敏感,另外,与DBSCAN相比,该算法有更高的处理效率。实验表明,DKTC算法不仅能对中文文本进行聚类,且与传统DBSCN与K-means法相比,聚类效果都有一定程度的改善。 相似文献
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在对标准蚁群算法分析研究基础上,结合中文文本数据的特点,对蚁群算法存在的缺点进行改进,提出一种基于改进的蚁群算法的中文文本聚类方法——ACTC。算法中为每只蚂蚁增加两个记忆体,可以解决原算法中的“未指派现象”;模拟信息素,从而使蚂蚁的移动更具目的性,加快聚类速度;引入“边界点”思想,从而不仅可以消除“停滞现象”,而且能避免“噪声”或异常数据对聚类结果的负面影响;引入动态调整相似度阈值概念,从而使聚类结果更具实际意义。实验证明,从熵值与纯度两个评价函数评价结果看,该算法的聚类效果较好,达到算法改进的目的。 相似文献
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文本聚类结果描述研究综述 总被引:1,自引:0,他引:1
章成志 《现代图书情报技术》2009,3(2):1-8
首先对文本聚类结果描述的研究背景和相关的研究情况进行说明,分析自动标引、自动文摘、概念聚类与文本聚类结果描述的关系,定位文本聚类结果描述的研究内容;然后根据文本聚类结果描述的具体要求,对该问题进行形式化;最后给出文本聚类结果描述的评价方法。 相似文献
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对BWP方法进行研究,从嵌入式NSTL个性化推荐的文本聚类需求入手,分析BWP方法的不足,提出一种改进的K-means算法最佳聚类数确定方法。对单一样本类的类内距离计算方法进行优化,扩展BWP方法适用的聚类数范围,使原有局部最优的聚类数优化为全局最优。实验结果可以验证该方法具有良好性能。 相似文献
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传统的聚类算法直接用于文本聚类这一应用上,存在的突出问题就是传统的聚类算法只负责将对象进行聚类,不负责对聚类后生成的类簇进行概念描述和解释.标注文本集合聚类后生成的类簇被称为聚类描述问题.聚类描述可以帮助用户迅速确认生成的文档类别与其需求是否相关,它是文本聚类应用中一项重要并富有挑战性的任务.针对文本聚类结果可读性较弱问题,本文提出了一种增强聚类结果的可理解性与可读性的算法,即基于支持向量机的文本聚类结果描述算法.实验结果表明基于支持向量机的聚类描述算法所取得的效果要优于常规的聚类结果描述方法. 相似文献
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赵华茗 《现代图书情报技术》2015,(1):82-88
【目的】通过开源工具,构建一种分布式环境下的文本聚类与分类应用平台。【方法】以海量文本的词收敛性为基础,通过词聚类指导文本聚类和分类。过程包括:使用开源分词器等工具进行训练集的文本预处理,结合Mahout数据挖掘平台对处理后的词集进行聚类分析,最后通过相似度算法计算测试文本与词类簇的相似度并分类。【结果】分布式环境下的基于词聚类的文本聚类分类计算方法,可有效解决海量文本的词聚类瓶颈问题。经测试,当训练文本集增加到100,迭代收敛阈值为0.01时,词聚类结果较理想。【局限】测试数据规模有限,仅限于新闻数据,基于其他领域的词聚类效果需要进一步测试、优化、调整。【结论】详细描述基于词聚类的文本聚类分类算法的开发环境构架和关键步骤,有助于研究者对相关开源工具使用及分布式并行环境部署的深入理解。 相似文献
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本文提出了几个可以改善中文自动文摘系统的文摘效果的措施 :1 将字频统计方法和词频统计方法有机结合起来 ;2 进一步研究人工文摘中理解性文摘句的形成机理 ,完善仿人算法 ;3 将自动聚类的方法引入自动文摘研究。 相似文献
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基于关键词和摘要相关度的文献聚类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
现有的文献聚类方法都是通过文献关键词来进行的.本文在研究大量文献聚类方法的基础上,提出了一种通过文献关键词和摘要进行加权的新的文献聚类算法.首先,改进了传统相似度计算的方法,设计出基于关键词和摘要词加权的相似度公式,使文献相似度计算更加精确.其次,基于"文献距离越大,聚为一类的概率越小"的思想,提出了一种"最大距离聚类法",并给出了算法的详细步骤.最后,实现算法并进行了大量的实验仿真.通过改进相似度计算公式,调整关键词和摘要词的权重,提高了聚类的质量.结果表明,本文提出的文献聚类算法是一种行之有效的方法. 相似文献
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与传统静态聚类系统相比,动态自动聚类系统有以下特点:聚类是动态进行的,它是在检索结果返回的基础上进行的实时操作;每次聚类的文献对象数量有限;用来作为聚类依据的文献数据只是文献的局部;参与聚类的资源在整个资源集合中的分布是随机的。动态自动聚类方法有:直接将专指性短语作为揭示类目相似性识别的依据;更多使用线性聚类策略;使用等级显示、多维聚类的形式;采用优化算法;扩大预处理的应用。表1。图1。参考文献12。 相似文献
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一种从WEB上抽取信息的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
由于WWW上的信息很多存储在HTML页面上 ,因此如何从HTML文档中抽取有用信息是一个迫切需要解决的问题。文中提出一种从HTML文档中抽取信息的方法。该方法综合运用关联规则法、模式匹配、语法规则、聚类法等技术来抽取信息 ,从而较好地解决了现有的抽取方法准确性较差、通用性较差、人工干预较多的问题。 相似文献
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基于样本加权的文本聚类算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
样本加权聚类算法是一种最近才引起人们注意的算法,还存在一些需要解决的问题,例如,聚类对象之间的结构信息对样本加权聚类是否有帮助,如何将结构信息自动转换为样本或对象的权重?针对该问题,本文以学术论文为聚类对象,以K-Means算法为聚类算法基础,利用论文之间的引用关系计算每篇论文的PageRank值,并将其作为权重,提出一种基于样本加权的新的文本聚类算法.实验结果表明,基于论文PageRank值加权的聚类算法能改善文本聚类效果.该算法可推广到网页的聚类中,利用网页的PageRank进行加权聚类,来改善网页的聚类效果. 相似文献
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基于IIG和LSI组合特征提取方法的文本聚类研究 总被引:8,自引:0,他引:8
本文利用改进的信息增益特征选择方法和潜在语义索引技术组合的特征提取方法 ,对文本进行了有效的自动聚类。从语料库中抽取了 2 5 0篇文本 ,首先利用向量空间模型和改进的信息增益特征选择方法 ,构造文本特征向量 ,利用C 均值方法聚类 ,聚类结果准确率、查全率、F measure分别达到 0 .82、0 . 88、0 .83。在此基础上 ,对最优的特征选择结果运用潜在语义索引方法 ,对奇异值分解的结果进行截断处理 ,发现奇异值K取 4 0时聚类结果的准确率、查全率、F measure达到 0 . 95、0. 5 7、0 . 78,在有效地降维的同时 ,大幅度地提高了聚类的准确率。 相似文献