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最大距离法选取初始簇中心的K-means文本聚类算法的研究
被引量：
108
1
作者
翟东海
鱼江
+2 位作者
高飞
于磊
丁锋
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第3期713-715,719,共4页
由于初始簇中心的随机选择,K-means算法在聚类时容易出现聚类结果局部最优、聚类结果不稳定、总迭代次数较多等问题。为了解决K-means算法所存在的以上问题,提出了最大距离法选取初始簇中心的Kmeans文本聚类算法。该算法基于这样的事实...
由于初始簇中心的随机选择,K-means算法在聚类时容易出现聚类结果局部最优、聚类结果不稳定、总迭代次数较多等问题。为了解决K-means算法所存在的以上问题,提出了最大距离法选取初始簇中心的Kmeans文本聚类算法。该算法基于这样的事实:距离最远的样本点最不可能分到同一个簇中。为使该算法能应用于文本聚类,构造了一种将文本相似度转换为文本距离的方法,同时也重新构造了迭代中的簇中心计算公式和测度函数。在实例验证中,对分属于五个类别的1 500篇文本组成的文本集进行了文本聚类分析,其结果表明,与原始的K-means聚类算法以及其他的两种改进的K-means聚类算法相比,新提出的文本聚类算法在降低了聚类总耗时的同时,F度量值也有了明显提高。
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关键词
K-MEANS聚类算法
最大距离
文本聚类
文本距离
测度函数
f
度量
值
下载PDF
职称材料
基于句子的多属性融合相似度计算方法
被引量：
2
2
作者
袁绍正
周艳平
《计算机系统应用》
2022年第4期303-308,共6页
针对现有的句子相似度计算方法没有考虑句子中的关键词的多属性信息,无法更好衡量句子相似度的问题,综合考虑句子的结构和包含的属性,提出一种基于句子的多属性融合相似度计算方法.该方法通过提取句子的词频属性、词序属性、词性属性及...
针对现有的句子相似度计算方法没有考虑句子中的关键词的多属性信息,无法更好衡量句子相似度的问题,综合考虑句子的结构和包含的属性,提出一种基于句子的多属性融合相似度计算方法.该方法通过提取句子的词频属性、词序属性、词性属性及句长属性,采用层次分析法(AHP)计算出各属性的权重,并验证权重值的合理性,继而加权融合4种属性的相似度.将本文提出的多属性融合相似度计算方法在构建的数据集上进行实验,验证此方法的可靠性及可行性,并以召回率、准确率以及归一化F-度量值为标准和其他传统方法进行对比分析,结果表明,该方法不仅有着均衡的召回率和准确率,且F-度量值较高,达到83.57%.
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关键词
多属性
权重
句子相似度
层次分析法(AHP)
f
-
度量
值
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职称材料
题名
最大距离法选取初始簇中心的K-means文本聚类算法的研究
被引量：
108
1
作者
翟东海
鱼江
高飞
于磊
丁锋
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
西藏大学工学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第3期713-715,719,共4页
基金
国家语委"十二五"科研规划项目(YB125-49)
国家教育部科学技术研究重点项目(212167)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金科技创新项目(SWJTU12CX096)
西藏自治区大学生创新性实验训练计划项目(2011CX051)
文摘
由于初始簇中心的随机选择,K-means算法在聚类时容易出现聚类结果局部最优、聚类结果不稳定、总迭代次数较多等问题。为了解决K-means算法所存在的以上问题,提出了最大距离法选取初始簇中心的Kmeans文本聚类算法。该算法基于这样的事实:距离最远的样本点最不可能分到同一个簇中。为使该算法能应用于文本聚类,构造了一种将文本相似度转换为文本距离的方法,同时也重新构造了迭代中的簇中心计算公式和测度函数。在实例验证中,对分属于五个类别的1 500篇文本组成的文本集进行了文本聚类分析,其结果表明,与原始的K-means聚类算法以及其他的两种改进的K-means聚类算法相比,新提出的文本聚类算法在降低了聚类总耗时的同时,F度量值也有了明显提高。
关键词
K-MEANS聚类算法
最大距离
文本聚类
文本距离
测度函数
f
度量
值
Keywords
K-means clustering algorithm
maximum distance
text clustering
text distance
measurement
f
unction
f
-measure
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于句子的多属性融合相似度计算方法
被引量：
2
2
作者
袁绍正
周艳平
机构
青岛科技大学信息科学技术学院
出处
《计算机系统应用》
2022年第4期303-308,共6页
文摘
针对现有的句子相似度计算方法没有考虑句子中的关键词的多属性信息,无法更好衡量句子相似度的问题,综合考虑句子的结构和包含的属性,提出一种基于句子的多属性融合相似度计算方法.该方法通过提取句子的词频属性、词序属性、词性属性及句长属性,采用层次分析法(AHP)计算出各属性的权重,并验证权重值的合理性,继而加权融合4种属性的相似度.将本文提出的多属性融合相似度计算方法在构建的数据集上进行实验,验证此方法的可靠性及可行性,并以召回率、准确率以及归一化F-度量值为标准和其他传统方法进行对比分析,结果表明,该方法不仅有着均衡的召回率和准确率,且F-度量值较高,达到83.57%.
关键词
多属性
权重
句子相似度
层次分析法(AHP)
f
-
度量
值
Keywords
multi-attribute
weight
sentence similarity
analytic hierarchy process(AHP)
f
-measure
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
最大距离法选取初始簇中心的K-means文本聚类算法的研究
翟东海
鱼江
高飞
于磊
丁锋
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014
108
下载PDF
职称材料
2
基于句子的多属性融合相似度计算方法
袁绍正
周艳平
《计算机系统应用》
2022
2
下载PDF
职称材料
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