【摘 要】
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研究了现有的基于向量空间模型的文本聚类算法,发现这些算法都存在数据维度过高和忽略了单词之间语义关系的缺点。针对这些问题,提出一种基于单词相似度的文本聚类算法,该算
【机 构】
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江苏大学计算机科学与通信工程学院,北京交通大学电子信息工程学院,南京航空航天大学计算机应用研究所
【基金项目】
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国家火炬计划基金项目(2004EB33006[0]);江苏省高校自然科学指导性计划基金项目(05JKD520050)
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研究了现有的基于向量空间模型的文本聚类算法,发现这些算法都存在数据维度过高和忽略了单词之间语义关系的缺点。针对这些问题,提出一种基于单词相似度的文本聚类算法,该算法首先利用单词相似度对单词进行分类获得单词间的语义关系,然后利用产生的单词类作为向量空间的项表示文本降低了向量空间的维度,最后采用基于划分聚类方法对文本聚类。实验结果表明,相对于传统基于向量空间模型的聚类算法,该算法具有较好的聚类效果。
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