基于Bagging的XML文档集成聚类研究

• 作者: 张永胜 赵斌
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 集成学习 可扩展标记语言(xML) 文档聚类 Bagging算法
• 年，卷（期）: 2009,（14）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 138-140
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3777字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.14.042

摘要

将集成学习方法应用到XML文档聚类中来改进传统聚类算法的不足.提出一种标签与路径相结合的XML文档向量模型,基于这个模型,首先对原始文档集进行多次抽样,在新文档集上进行K均值聚类,然后对得到的聚类中心集合进行层次聚类.在人工数据集和真实数据集上的实验表明,该算法在召回率和精确率上优于K均值算法,并且增强了其鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张永胜	山东师范大学信息科学与工程学院	70	604	12.0	21.0
2	赵斌	山东师范大学信息科学与工程学院	3	4	1.0	2.0