混合粒度多视图新闻数据聚类方法

• 作者: 代劲 胡艳
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 关键词: 混合粒度 新闻数据 多视图聚类 视图权重
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究|Artificial Intelligence and Algorithms Research
• 页码范围: 719-724
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2021.04.008

摘要

网络新闻内容除了直接的文本信息之外,通常还使用高度语义概括后的标签信息对新闻中出现的图片、音视频等多媒体信息进行描述,使得新闻内容中出现了不同语义层次、不同粒度的内容概念(直接的文本特征与标签特征)描述.文本特征维度通常较高,导致特征数较少的视图在聚类中的作用被弱化.同时,各个视图对聚类簇结构的贡献程度不一样.针对以上两个问题,本文首先在每个单独的视图上,进行混合粒度的统一操作(针对不同粒度进行统一的标签生成处理);在此基础上,借助信息熵良好的不确定性表示特性,对不同的视图进行加权融合,最后进行聚类操作.不同数据集的仿真实验证明了本文所提方法的有效性和可行性.