基于频繁模式的长尾文本聚类算法

• 作者: 宋中山 尹帆 帖军 张广凯
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 文本聚类 长尾现象 频繁模式 K中心点算法
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 139-144
• 页数: 6页
• 字数: 5611字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006852

摘要

短文本聚类一直是信息提取领域的热门话题,大规模的短文本数据中存在"长尾现象",传统算法对其聚类时会面临特征纬度高,小类别信息丢失的问题,针对对上述问题的研究,本文提出一种频繁项协同剪枝迭代聚类算法(Frequent Itemsets collaborative Pruning iteration Clustering framework,FIPC).该算法将迭代聚类框架与K中心点算法相结合,运用协同剪枝策略,实现对小类别文本聚类,实验结果证明该聚类算法能够有效的提高小类别短文本信息聚类的精确度,并能避免聚类中类簇重叠的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋中山	中南民族大学计算机科学学院	68	536	12.0	21.0
2	帖军	中南民族大学计算机科学学院	54	202	7.0	12.0
3	尹帆	中南民族大学计算机科学学院	5	7	1.0	2.0
4	张广凯	中南民族大学计算机科学学院	1	1	1.0	1.0