基于相对密度的多耦合文本聚类算法

• 作者: 王星 王洪佳 邢长征
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 文本聚类 空间向量模型 相对密度 文本相似度 核心对象
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1624-1627
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.06.006

摘要

针对现有的空间向量模型在进行文本表示时忽略词条的位置和词条间关系的问题，提出了一种基于相对密度的多耦合文本聚类算法。在基于相对密度的聚类方法基础上，该算法根据相对密度越小文本相似性越小这一事实，将相对密度转换为文本相似度，融入了传统 DBSCAN 密度算法，并对核心对象的选取进行了优化。实验结果表明，与改进的 K-means 文本聚类和改进的 DBSCAN 文本聚类算法相比，本算法在文本聚类中更高效、聚类质量更优。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢长征	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	41	277	10.0	14.0
2	王星	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	27	164	8.0	12.0
3	王洪佳	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	1	6	1.0	1.0