一种结构化Web文档的联合聚类算法

• 作者: 尹湘舟 邓冬梅 龙际珍
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 联合聚类 相似性融合 结构化文档
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 1871-1876
• 分类号: TP391
• 字数: 4924字
• 语种: 中文

摘要

为了对网上多媒体信息进行有效检索和过滤,提出一种基于文本和图片相似性融合的联合聚类算法.首先通过相似性计算得到文本相似性和图片相似性,然后,将所得文本相似性矩阵和图片相似性矩阵进行水平拼接融合,经奇异值分解后,进行k-means联合聚类,使得聚类后的结果融合文本信息和图片信息.研究结果表明:与单一图像联合聚类方法相比,采用联合聚类算法所得每一簇的F-Measure值都有明显提高,与单一文本联合聚类在第1,2,3和7簇的F-Measure值也有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龙际珍	长沙理工大学计算机与通信工程学院	15	90	5.0	9.0
2	邓冬梅	湖南师范大学计算机教学部	15	37	3.0	6.0
3	尹湘舟	中国科学院计算技术研究所	1	2	1.0	1.0