基于LSA模型的改进密度峰值算法的微学习单元文本聚类研究

• 作者: 张月琴 武国胜
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 微学习 文本聚类 密度聚类 LSA 密度敏感距离 线性拟合
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 722-732
• 页数: 11页
• 分类号: TP301
• 字数: 9172字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.04.020

摘要

微学习资源爆炸式的增长带来了大量未经组织处理的文本资源,大量以碎片化形式呈现的微学习资源为学习者的使用带来极大的不便.为让学习者能在碎片化的资源中找到适合于个性化学习的内容,对以文本形式的微学习资源进行聚类是很有必要的.为此,尝试将经过改进的密度峰值算法应用于微学习单元文本聚类.针对密度峰值算法在该领域聚类时存在向量空间高维稀疏、全局一致性不足、截断距离敏感、选择密度峰值中心需要人工监督等问题,使用潜在语义分析模型(LSA)建模,并提出2点改进:其一,针对聚类要求重新定义局部密度,并引入密度敏感距离作为聚类的判据,通过解决截断距离敏感性问题来解决聚类分配时全局一致性问题;其二,用线性拟合寻找野值点来自动寻找密度峰值中心,以实现非人工监督的峰值中心选取问题.微学习单元真实数据集上的实验验证结果表明,本文所提算法比原密度峰值算法以及其他经典聚类算法更适合于微学习单元文本聚类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张月琴	太原理工大学信息与计算机学院	49	336	10.0	16.0
2	武国胜	太原理工大学信息与计算机学院	1	0	0.0	0.0