基于高权重词集的增量聚类算法研究

• 作者: 宋颖慧 张兆心 王丹
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 文本聚类 高权重词集 层次聚类 增量聚类
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 170-172
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2011.05.068

摘要

文本聚类作为一种无监督的机器学习方法,已经成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的重要手段,为越来越多的研究人员所关注.本文以网络论坛的话题发现和追踪为背景,通过对论坛中的帖子进行聚类分析而获取话题.本文以层次聚类算法为基础,进行改进,提出高权重词集的概念,基于此设计并实现了增量聚类算法,通过实验验证了该算法适应动态数据以及时间、空间复杂性上的优越性,证明了系统在设计的时候采用的系统架构的合理性及必要性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张兆心	哈尔滨工业大学网络与信息安全技术研究中心	44	270	9.0	14.0
2	王丹	哈尔滨工业大学网络与信息安全技术研究中心	65	841	11.0	28.0
3	宋颖慧	哈尔滨工业大学网络与信息安全技术研究中心	24	186	8.0	13.0