微博文本聚类中特征扩展策略研究

• 作者: 张仰森 段旭磊 郭正斌
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 微博文本 高维稀疏 关键词提取 相似词 相关词 特征扩展 聚类
• 年，卷（期）: 2017,（13）
• 所属期刊栏目: 大数据与云计算
• 页码范围: 90-94,195
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 6219字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1606-0438

摘要

针对微博文本高维、稀疏的特点,比较基于同义词词林等外部知识库的文本扩展策略,利用Word2vec训练微博语料,并构建微博上下文相关词词表,通过种子词表和微博标签信息去扩展微博文本流中的关键词,最后提出了提取微博文本关键词及区分词向量中相似词和相关词的方法.实验结果证明,微博短文本经过Word2vec词向量相关词及微博标签扩展后,其聚类效果有了明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张仰森	北京信息科技大学智能信息处理研究所	104	721	15.0	23.0
2	段旭磊	北京信息科技大学智能信息处理研究所	5	25	3.0	5.0
3	郭正斌	北京信息科技大学智能信息处理研究所	3	21	2.0	3.0