【摘 要】
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随着信息技术的高速发展,各种数字档案数据量出现了爆炸式的增长。如何合理地挖掘分析档案数据,提升对新收录档案智能管理的效果已成为一个亟需解决的问题。现有的档案数据分
【机 构】
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北京工业大学信息学部多媒体与智能软件技术北京市重点实验室,北京市交通信息中心
【基金项目】
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北京市科技计划(Z171100004417023)
论文部分内容阅读
随着信息技术的高速发展,各种数字档案数据量出现了爆炸式的增长。如何合理地挖掘分析档案数据,提升对新收录档案智能管理的效果已成为一个亟需解决的问题。现有的档案数据分类方法是面向管理需求的人工分类,这种人工分类的方式效率低下,忽略了档案固有的内容信息。此外,对于档案信息发现和利用来说,需进一步挖掘分析档案数据内容之间的关联性。面向档案智能管理的需求,从档案数据的文本内容角度出发,对人工分类的档案进行进一步分析。采用LDA模型提取文档的主题特征向量,进而用K-means算法对档案的主题特征进行聚类,得到档案间的
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