基于改进LDA和K-means算法的主题句聚类

• 作者: 刘子平 李学明
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 潜在狄立克雷分布 K-means算法 最小描述长度算法 句子聚类
• 年，卷（期）: 2016,（z2）
• 所属期刊栏目: 大数据
• 页码范围: 239-241,250
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4563字
• 语种: 中文

摘要

针对隐含狄利克雷分布(LDA)主题个数的随机选定和传统K-means算法初始聚类中心选择的随机性等缺陷,提出一种新颖启发式的主题句聚类方法.该方法利用文档集聚类簇数与拆分为句子集中隐藏的主题数目一致特点,先通过层次聚类分析出文档集聚类簇,采用最小描述长度(MDL)剪枝算法来确定最佳聚类数n个,然后将n作为隐含狄利克雷分布的主题数目的先验参数,计算n个主题所在维度上的重要句子作为初始聚类中心,最终完成隐含主题句聚类.实验结果表明改进后聚类算法克服了噪声数据的干扰,避免了主题数的经验误差,聚类结果更精确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李学明	重庆大学计算机学院	53	688	15.0	24.0
2	刘子平	重庆大学计算机学院	2	15	2.0	2.0