中心聚类和语义特征融合的网页信息文本挖掘方法

• 作者: 张爱科 符保龙
• 来源期刊: 辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 中心聚类 语义特征 矩阵 网页信息 文本挖掘
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 85-88
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.13
• 语种: 中文
• DOI: 10.11956/j.issn.1008-0562.2016.01.017

摘要

针对网页信息内容丰富且结构复杂,难以准确挖掘的问题,采用中心聚类和语义特征相互融合的方法.利用中心聚类算法确定样本最终的聚类中心,根据每个词在网页中出现的频率和词的上下文语义,构造一个网页-词语的权重映射矩阵,并将语义特征作为中心聚类相似性的判断依据,完成网页文本信息的挖掘.实验结果表明:利用该方法对网页文本进行挖掘,在时间增加不多的情况下,可以获得更高的召回率和准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张爱科		35	119	6.0	9.0
2	符保龙		40	171	8.0	11.0