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摘要:
文本特征提取的正确高效直接影响聚类结果准确率,针对文本特征提取中文本数据的高维、高噪声问题,提出采用独立分量分析作为文本特征词的提取技术.采用TF-IDF方法形成文本特征的数字描述矩阵一向量空间模型,使用独立分量分析算法实现对矩阵的关键特征词提取,使用非负矩阵分解及其扩展算法对矩阵进行聚类分析,实现聚类.
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文献信息
篇名 基于独立分量分析的文本特征提取算法
来源期刊 电子技术 学科 工学
关键词 文本聚类 向量空间模型 独立分量分析 非负矩阵分解 特征提取
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目 电子技术研发
研究方向 页码范围 48-50
页数 分类号 TP391.1
字数 2544字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-0755.2012.02.018
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 孔峰 曲阜师范大学计算机科学学院 13 19 3.0 3.0
2 王丽君 曲阜师范大学计算机科学学院 11 24 3.0 4.0
3 吴俊华 曲阜师范大学计算机科学学院 23 36 4.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
文本聚类
向量空间模型
独立分量分析
非负矩阵分解
特征提取
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
电子技术
月刊
1000-0755
31-1323/TN
大16开
上海市长宁区泉口路274号
4-141
1963
chi
出版文献量(篇)
5480
总下载数(次)
19
总被引数(次)
22245
相关基金
山东省软科学研究计划
英文译名:
官方网址:http://www.softscience.org/default.asp
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导