基于频繁特征项集的文档聚类研究

• 作者: 郑小慎
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 频繁特征项集 文档聚类 文档挖掘
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 数据库与数据挖掘
• 页码范围: 875-877
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 3487字
• 语种: 中文

摘要

提出了基于频繁特征项集的文档聚类方法.对预处理后的文档,通过Apriori算法找出文档频繁特征项集,依据其子集中频繁特征词语对相关文档进行聚类,该方法能够有效降低特征项的维数,并能够通过频繁特征词语集合对聚类后的类别进行适当的描述.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑小慎	天津科技大学海洋科学与工程学院	27	75	5.0	7.0