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一种改进型TF-IDF文本聚类方法
被引量:
16
1
作者
张蕾
姜宇
孙莉
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2021年第5期1199-1204,共6页
针对传统词频-逆文档频率(TF-IDF)算法对具有特定属性的文本分类存在的不足,尤其是词汇在特定分类中具有特殊意义情形下准确率较低的问题,提出一种改进的TF-IDF文本聚类算法.采用2015—2019年吉林省科研机构发表论文数据进行对比实验,...
针对传统词频-逆文档频率(TF-IDF)算法对具有特定属性的文本分类存在的不足,尤其是词汇在特定分类中具有特殊意义情形下准确率较低的问题,提出一种改进的TF-IDF文本聚类算法.采用2015—2019年吉林省科研机构发表论文数据进行对比实验,分别用改进TF-IDF算法和传统TF-IDF算法先统计论文中的关键词词频,再通过K-means++算法进行聚类,最后使用随机森林算法分别评估聚类的准确性.实验结果表明,改进TF-IDF算法提高了分类的准确率.
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关键词
词频-逆文档频率(TF-IDF)
混合聚类
交叉学科
基本
科学
指标
数据库
(
esi
)
文献
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职称材料
题名
一种改进型TF-IDF文本聚类方法
被引量:
16
1
作者
张蕾
姜宇
孙莉
机构
吉林大学发展规划处
吉林大学计算机科学与技术学院
出处
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2021年第5期1199-1204,共6页
基金
国家自然科学基金(批准号:62072211).
文摘
针对传统词频-逆文档频率(TF-IDF)算法对具有特定属性的文本分类存在的不足,尤其是词汇在特定分类中具有特殊意义情形下准确率较低的问题,提出一种改进的TF-IDF文本聚类算法.采用2015—2019年吉林省科研机构发表论文数据进行对比实验,分别用改进TF-IDF算法和传统TF-IDF算法先统计论文中的关键词词频,再通过K-means++算法进行聚类,最后使用随机森林算法分别评估聚类的准确性.实验结果表明,改进TF-IDF算法提高了分类的准确率.
关键词
词频-逆文档频率(TF-IDF)
混合聚类
交叉学科
基本
科学
指标
数据库
(
esi
)
文献
Keywords
term frequency-inverse document frequency(TF-IDF)
hybrid clustering
interdisciplinary
essential science indicators(
esi
)literature
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进型TF-IDF文本聚类方法
张蕾
姜宇
孙莉
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2021
16
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职称材料
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参考文献
引证文献
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