【摘 要】
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为应对基于向量空间模型的短文本聚类面临的关键词特征稀疏、高维及样本数量多等挑战,将潜在语义模型应用于短文本分析。首先基于潜在主题模型对实验短文本集进行建模,以K-me
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为应对基于向量空间模型的短文本聚类面临的关键词特征稀疏、高维及样本数量多等挑战,将潜在语义模型应用于短文本分析。首先基于潜在主题模型对实验短文本集进行建模,以K-means算法、Single-Pass算法及近邻传播（AP）算法作为聚类算法对文本集进行聚类。聚类结果表明近AP聚类效果最好,F-measure测度达77.43%。提出一种基于闭频繁项集的聚类方法,比较最大频繁项集和闭频繁项集的关系,提出一种基于闭频繁项集的文本相似度计算方法。闭频繁项集引入可以有效实现特征降维,挖掘出有益于聚类的词语项集。实验结
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