一种基于权重融合的聚类算法及其在语义树生成中的应用

• 作者: 张宏江 张本宇 陈远浩
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 层次聚类 语义树 标签 博客
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 1293-1297
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 5156字
• 语种: 中文

摘要

尽管层次聚类算法在语义树生成方面已经得到广泛的应用,但其生成的语义树的结构不合理性限制它们在网络数据的应用.提出一种新颖的层次聚类算法WAC克服这个缺点.它采用了AMG数值计算方法,从粗到细地分层合并节点.在合并的同时,WAC算法也为语义树每个节点选定了代表数据来帮助用户浏览.在公用的博客标签数据集的实验结果表明WAC算法不但在聚类精度上优于传统方法,而且其生成的语义树结构更加符合用户需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宏江		14	731	8.0	14.0
2	陈远浩	中国科学技术大学自动化系	1	3	1.0	1.0
3	张本宇		1	3	1.0	1.0