基于K-Means和Apriori算法的多层特征提取方法

• 作者: 朱艳玲 朱颢东 钱慎一
• 来源期刊: 华中师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 科技文献 特征提取 K-means算法 Apriori算法
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 页码范围: 357-362
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 6211字
• 语种: 中文

摘要

根据科技文献的结构特点,论文提出了一种四层挖掘模式,并结合K-means算法和Apriori算法,构建一个新的特征词提取方法——MultiLM-FE方法.该方法首先依据科技文献的结构将其分为4个层次,然后通过K-means聚类对前3层逐层实现特征词提取,最后再使用Aprori算法找出第4层的最大频繁项集,并作为第4层的特征词集合.该方法能够解决K-means算法不能自动确定最佳聚类初始点的问题,减少了聚类过程中信息损耗,这使得该方法能够在文献语料库中更加准确地找到特征词,较之以前的方法有很大提升,尤其是在科技文献方面更为适用.实验结果表明,该方法是可行有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱慎一	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	40	183	7.0	12.0
2	朱颢东	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	70	367	11.0	13.0
3	朱艳玲	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	2	8	2.0	2.0