【摘 要】
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在现实生活中,文本数据集的结构常常体现不平衡性,不同类别的文本数量存在较大差异,既包含极大的多样本类,也包含极小的多少样本类。传统的文本聚类方法,对于极大类存在分配
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:61462011,61202089), 高等学校博士学科专项科研基金(编号:20125201120006), 贵州大学引进人才科研项目(编号:2011015),贵州大学研究生创新基金(编号:研理工2016052)资助.
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在现实生活中,文本数据集的结构常常体现不平衡性,不同类别的文本数量存在较大差异,既包含极大的多样本类,也包含极小的多少样本类。传统的文本聚类方法,对于极大类存在分配偏见,使得极大类更容易吸引新的文本数据的加入。因此,如何找到这种不平衡文本数据集的文本结构,是文本聚类分析的一个需要被切实解决的难点问题。针对这一问题,论文创新地提出了一个基于Pitman-Yor过程模型的文本聚类算法,命名为参数自适应PYP(Discount Adaptation Pitman-Yor process,DAPYP)模型。该模型
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