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摘要:
基于VSM的文本聚类忽略了文本关键词稀疏带来的相似度漂移问题和关键词之间的语义信息和各维度之间的关系,致使文本的相似度计算不精确,文中对相似度计算方法TF-IDF进行了改进,并提出一种新的聚类方法,利用分布式估计算法和禁忌搜索算法进行聚类,融合分布式估计算法的收敛速度快和禁忌搜索算法能跳出局部搜索的优点,首先对文本进行预处理,然后用分布式估计算法和禁忌搜索算法聚类,既能快速聚类又能防止聚类收敛到局部最优。测试结果表明这种算法行之有效。
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文献信息
篇名 用 EDA 和禁忌搜索算法进行文本聚类
来源期刊 信息技术 学科 工学
关键词 文本聚类 相似度计算 分布式估计算法 禁忌搜索算法
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目 基金项目
研究方向 页码范围 55-59
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 5025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 高尚 江苏科技大学计算机科学与工程学院 159 1624 18.0 34.0
2 郭莉莉 江苏科技大学计算机科学与工程学院 3 19 2.0 3.0
3 左先亮 江苏科技大学计算机科学与工程学院 3 19 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
文本聚类
相似度计算
分布式估计算法
禁忌搜索算法
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
信息技术
月刊
1009-2552
23-1557/TN
大16开
哈尔滨市南岗区黄河路122号
14-36
1977
chi
出版文献量(篇)
11355
总下载数(次)
31
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