【摘 要】
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为获取Web上中文人物的精确信息，特别是同名人的分辨，提出了一种基于LSSWM模型的交并式动态扩展聚类算法。通过构建中心词库，对每篇文档建立基于中心距离、中心段、篇章长度等潜
【基金项目】
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甘肃省自然科学基金资助项目（3ZS051-A25-035）
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为获取Web上中文人物的精确信息，特别是同名人的分辨，提出了一种基于LSSWM模型的交并式动态扩展聚类算法。通过构建中心词库，对每篇文档建立基于中心距离、中心段、篇章长度等潜在语义信息的语句-词条矩阵LSSWM，利用交并式动态扩展聚类算法，对相似文档进行聚类。实验表明，该算法在保持人物语义信息的连贯性、突出不同位置语义信息重要性的同时，对文档的聚类有较高的准确性。
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