TCBLSA:一种中文文本聚类新方法

• 作者: 徐建锁 王国勇
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 文本聚类 隐含语义分析 奇异值分解 向量空间模型
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 21-22，37
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3641字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2004.05.009

摘要

根据隐含语义分析(LSA)理论,提出了一种文本聚类的新方法.该方法应用LSA理论来构建文本集的向量空间模型,在词条的权重中引入了语义关系,消减了原词条矩阵中包含的"噪声"因素,从而更加突出了词和文本之间的语义关系.通过奇异值分解(SVD),有效地降低了向量空间的维数,从而提高了文本聚类的精度和速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐建锁	天津大学系统工程研究所	10	244	6.0	10.0
2	王国勇	天津大学系统工程研究所	2	24	2.0	2.0