主题模型在检索结果聚类中的应用

• 作者: 蒋宗礼 赵思露
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: LDA 共现分析 检索结果聚类 类簇标签
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 177-181
• 页数: 5页
• 分类号: TP319
• 字数: 5441字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.181359

摘要

检索结果聚类能够有效帮助提高获取信息的效率和质量.针对传统文本聚类模型存在数据维数过高、缺乏语义理解等问题,提出一种面向检索结果聚类的融合共现分析主题建模算法.基于改进的LDA模型,对得到的"文档-主题"概率分布进行聚类分析,采用K-means算法完成聚类过程,最后提出根据聚类中心提取主题词作为类簇标签.实验结果表明,改进的LDA算法在检索结果聚类应用上不仅获得了很好的聚类效果,类簇标签也有良好的可读性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋宗礼	北京工业大学信息学部	103	997	17.0	27.0
2	赵思露	北京工业大学信息学部	1	2	1.0	1.0