基于切平面的主题提取算法

• 作者: 李芳 柯熙政
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 局部密集因子 切平面 超链归纳主题搜索 主题提取 主题漂移
• 年，卷（期）: 2007,（25）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 172-174,191
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3971字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.25.051

摘要

从语义相关性角度分析超链归纳主题搜索(HITS)算法,发现其产生主题漂移的原因在于页面被投影到错误的语义基上,因此引入局部密集因子LDF(Local Density Factor)的概念.为了解决Web内容的重叠性,基于切平面的概念提出了一种新的主题提取算法(CPTDA).CPTDA不但可以发现用户最感兴趣的主题页面集合,还可以发现与查询相关的其他页面集合.在10个查询上的实验结果表明,与HITS算法相比,CPTDA算法不仅可以减少30%～52%的主题漂移率,而且可以发现与查询相关的多个主题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柯熙政	西安理工大学自动化与信息工程学院	317	2745	24.0	36.0
2	李芳	西安理工大学自动化与信息工程学院	21	103	4.0	9.0