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摘要:
基于本体的文本聚类方法,在文本表示上引入WordNet,并定义了关键概念集,使用WordNet中的概念节点及概念间的语义关系减少文本特征向量维数,提高聚类效果. 聚类过程中,算法使用文本的关键概念集和概念特征向量计算文本相似度,利用文本的关键概念集标注聚簇为聚类结果中的各个簇提供解释. 实验结果表明,该方法有效地减少了文本特征向量的维数,提高了文本聚类效果以及聚类结果的可解释性.
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内容分析
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文献信息
篇名 一种基于本体的文本聚类方法
来源期刊 吉林大学学报(理学版) 学科 工学
关键词 本体 WordNet 关键概念集 概念特征向量
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 277-283
页数 7页 分类号 TP391
字数 4734字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 左万利 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 88 1273 20.0 31.0
2 赫枫龄 吉林大学计算机科学与技术学院 34 590 13.0 24.0
3 彭涛 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 30 131 8.0 11.0
4 朱会峰 吉林大学计算机科学与技术学院 1 20 1.0 1.0
5 纪文彦 吉林大学计算机科学与技术学院 1 20 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (5)
共引文献  (116)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (20)
同被引文献  (37)
二级引证文献  (70)
1982(1)
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研究主题发展历程
节点文献
本体
WordNet
关键概念集
概念特征向量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
吉林大学学报(理学版)
双月刊
1671-5489
22-1340/O
大16开
长春市南湖大路5372号
12-19
1955
chi
出版文献量(篇)
4812
总下载数(次)
6
总被引数(次)
24333
相关基金
吉林省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://kyc.nedu.edu.cn/xxcx/xmzl/sqsjddxs2.htm
项目类型:
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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