一种基于SOM和层次凝聚的中文文本聚类方法

• 作者: 孟志青 朱红灿
• 来源期刊: 湘潭大学自然科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 中文文本 文本聚类 自组织神经网络(SOM) 向量空间模型
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 数学、计算机科学
• 页码范围: 36-40
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 3631字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5900.2005.03.009

摘要

研究了一种基于SOM(self-organizing map)和层次聚集的中文文本聚类方法,按照提出的中文聚类模型,该方法首先对文档集向量化,文档向量矩阵通过SOM训练映射到虚拟的二维空间,形成初步聚类;然后对虚拟坐标集进行二次聚类.与直接聚类方法相比,该方法提高了聚类的效果,减少了计算时间,通过数值实验对比表明该方法对中文文本聚类具有有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱红灿	湘潭大学管理学院	36	378	12.0	18.0
2	孟志青	湘潭大学信息工程学院	26	207	8.0	14.0