【摘 要】
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Web文本表示方法作为所有Web文本分析的基础工作，对文本分析的结果有深远的影响。提出了一种多维度的Web文本表示方法。传统的文本表示方法一般都是从文本内容中提取特征，而文
【机 构】
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贵州大学计算机科学与技术学院,贵州省公共大数据重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61462011，61202089）,高等学校博士学科专项科研基金（20125201120006）,贵州大学引进人才科研项目（2011015）；贵州大学研究生创新基金（研理工2016052）
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Web文本表示方法作为所有Web文本分析的基础工作，对文本分析的结果有深远的影响。提出了一种多维度的Web文本表示方法。传统的文本表示方法一般都是从文本内容中提取特征，而文档的深层次特征和外部特征也可以用来表示文本。本文主要研究文本的表层特征、隐含特征和社交特征，其中表层特征和隐含特征可以由文本内容中提取和学习得到，而文本的社交特征可以通过分析文档与用户的交互行为得到。所提出的多维度文本表示方法具有易用性，可以应用于各种文本分析模型中。在实验中，改进了两种常用的文本聚类算法——Kmeans和层次聚类算法
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