【摘 要】
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准确构建对信息检索有改善作用的检索式,需要在对检索结果聚类并在其前提取特征词,减少特征矢量空间维数,在其后为用户检索提供优选检索词。对此,本文提出使用MMD结合K-means聚类算法的方法进行文本聚类,在速度和效果方面做了对比实验和分析；提取特征词中,对评价较好的DF法与CHI统计法做了对比提取实验和分析。结果表明：聚类效果和聚类速度都得到了改善,CHI统计法特征词提取性能优于DF法；付诸应用后,
【机 构】
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南京大学 信息管理学院 南京财经大学 信息工程学院
【出 处】
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台湾信息管理学会,实践大学,南京大学,清华大学
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准确构建对信息检索有改善作用的检索式,需要在对检索结果聚类并在其前提取特征词,减少特征矢量空间维数,在其后为用户检索提供优选检索词。对此,本文提出使用MMD结合K-means聚类算法的方法进行文本聚类,在速度和效果方面做了对比实验和分析；提取特征词中,对评价较好的DF法与CHI统计法做了对比提取实验和分析。结果表明：聚类效果和聚类速度都得到了改善,CHI统计法特征词提取性能优于DF法；付诸应用后,能较好地发挥有关权值的调整作用；这些对于可视化搜索引擎平台研究以及开展图书、博物、档案等数字化服务有实际意义。
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