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摘要:
基于关联语义链网络提出了一种自适应分裂的文本聚类方法.该方法通过从关联语义链网络中检测出各个社团结构作为文本集中的类别,以避免对聚类数目的预先确定.同时,针对高维稀疏的词向量导致的文本之间或文本与类之间相似性低的问题,将关联语义链网络中词与词之间的关联关系映射到文本与类之间的关联关系中去,以增强文本与类之间关系的强度.通过与其他主要聚类方法进行实验对比,发现该聚类方法不仅能够对文本集合进行准确的聚类,而且能够较准确地确定聚类中心数目和识别出文本集中的话题信息.
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文献信息
篇名 基于关联语义链网络的文本聚类方法
来源期刊 上海大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 文本聚类 关联语义链网络 社区检测
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目 计算机工程与科学
研究方向 页码范围 190-198
页数 9页 分类号 TP391
字数 6243字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-2861.2013.07.003
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 何祥 上海大学计算机工程与科学学院 1 4 1.0 1.0
2 骆祥峰 上海大学计算机工程与科学学院 2 4 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (21)
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2018(4)
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  • 二级引证文献(4)
研究主题发展历程
节点文献
文本聚类
关联语义链网络
社区检测
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
上海大学学报(自然科学版)
双月刊
1007-2861
31-1718/N
16开
上海市宝山区上大路99号126信箱
1995
chi
出版文献量(篇)
2863
总下载数(次)
5
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