【摘 要】
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文本挖掘中采用向量空间模型（VSM）来表达文本特征,表现出巨大的维数,从而导致处理过程计算复杂,为此,需要先对文本特征矩阵进行合理的降维处理.隐含语义分析（LSA）、概念索引（CI）、
【机 构】
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天津大学系统工程研究所,上海海事大学计算机系
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文本挖掘中采用向量空间模型（VSM）来表达文本特征,表现出巨大的维数,从而导致处理过程计算复杂,为此,需要先对文本特征矩阵进行合理的降维处理.隐含语义分析（LSA）、概念索引（CI）、非负矩阵分解（NMF）和随机映射（RP）是几种有效的降维方法,在分析降维空间的含义和计算复杂度后,通过文本聚类实验比较和分析了这几种降维方法的差异,实验表明,这些方法不仅可以对文本特征空间作有效的降维处理,还能在不同程度上凸现文本和词条之间的语义关系,从而提高文本挖掘的效率和准确率.
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