基于潜在语义分析和自组织特征映射神经网络的文本聚类研究

• 作者: 乔冬 李新叶 王剑锋 麻丽娜
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 自组织特征映射神经网络 潜在语义分析 文本聚类
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 77-79
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.2
• 字数: 2854字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2010.02.021

摘要

基于潜在语义分析和自组织特征映射神经网络(LSA-SOM),本文提出一种文本聚类方法.采用潜在语义分析的理论表示文本特征向量,以体现特征词的语义关系并实现特征向量的降雏.利用SOM网络算法进行无监督自组织学习,并通过不断调节网络节点间的权向量来实现文本聚类.该方法不必预先给定聚类个数,可以在任意合适的位置生成一个新的类,克服传统方法中文本种类需要预先给定的缺点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王剑锋	华北电力大学科技学院	4	99	3.0	4.0
2	麻丽娜	华北电力大学科技学院	9	34	3.0	5.0
3	李新叶	华北电力大学科技学院	36	314	11.0	16.0
4	乔冬	华北电力大学科技学院	3	15	3.0	3.0