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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.
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文献信息
篇名 基于K-Means和Apriori算法的多层特征提取方法
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) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 357-362
页数 6页 分类号 TP311
字数 6211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 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
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科技文献
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K-means算法
Apriori算法
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
华中师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-1190
42-1178/N
大16开
武汉市武昌桂子山
38-39
1955
chi
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