基于Synonyms、k-means的短文本聚类算法

• 作者: 佟鑫 回玥婷 夏懿嘉 陈紫荷
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 文本聚类 短文本 K-MEANS SYNONYMS
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 5-6
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.1

摘要

当今社会,网络搜索成为人们获取资讯的主流。短文本因特征信息不足且高维稀疏等特点,导致传统文本聚类算法应用于短文本聚类时效率低下。为此,我们采用为关键词以及k-means和synonyms相结合的方法,提高主题归类精确度。实验证明,我们提出的s-k(Synonyms-k-means)主题聚类算法不仅有效归类主题,而且能挖掘出词语的潜在含义。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	回玥婷		2	2	1.0	1.0
2	夏懿嘉		2	2	1.0	1.0
3	陈紫荷		2	2	1.0	1.0
4	佟鑫		2	2	1.0	1.0