基于语义的VSM模型改进

• 作者: 苏喻 郑诚 马中杰
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 文本聚类 VSM模型 特征向量 语义
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 158-161
• 分类号: TP311
• 字数: 4899字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2011.08.046

摘要

文本聚类在很多领域都有广泛的应用,传统的文本聚类方法由于并不考虑语义因素,得出的聚类效果并不理想.利用语义对VSM模型进行变换,即基于语义对VSM模型的各维进行扭曲,将原本的正交坐标系基于语义变换为斜角坐标系,然后将文本的特征向量映射到变换后的VSM模型上再进行聚类,相对减小语义相关的特征向量间的语义距离,从而提高了文本聚类的召回率与查准率,并使得聚类的结果更加语义化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑诚	安徽大学计算机科学与技术学院	103	1013	15.0	28.0
2	苏喻	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	7	50	5.0	7.0
3	马中杰	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	2	25	2.0	2.0