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摘要:
针对甲骨卜辞数据,提出一种基于对称非负矩阵分解的无监督文本聚类方法,根据卜辞之间的同文关系构建卜辞邻接网络,并将其作为约束信息引入到目标函数中,使得语义上相关的卜辞能够在分解的低维子空间中也互相靠近.引入潜在的卜辞语义网络与利用相似性计算获得的卜辞相似性网络之间的差异,避免将后者直接用作对称非负矩阵分解输入的做法.该模型能够充分挖掘卜辞中潜在的语义信息.试验结果表明,该方法能够快速、有效地对卜辞文本进行主题聚类和辅助甲骨文考释研究.
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文献信息
篇名 基于矩阵分解和同文正则化的甲骨文本聚类分析
来源期刊 山东大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 同文卜辞 对称非负矩阵分解 文本聚类 甲骨文 图正则化
年,卷(期) 2021,(6) 所属期刊栏目 机器学习与数据挖掘|Machine Learning & Data Mining
研究方向 页码范围 69-74
页数 6页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2021.280
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研究主题发展历程
节点文献
同文卜辞
对称非负矩阵分解
文本聚类
甲骨文
图正则化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
山东大学学报(工学版)
双月刊
1672-3961
37-1391/T
大16开
济南市经十路17923号
24-221
1956
chi
出版文献量(篇)
3095
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