【摘 要】
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WEB文档聚类在新闻信息检索领域起到重要的作用。但由于新闻领域不断涌现出一些新的名词。现有的技术在文档特征抽取和权重计算、类标签生成方面存在不足,导致聚类质量下降。
【机 构】
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北京大学数据库和信息系统研究室,北京 100871
【出 处】
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2007年全国网络与信息安全技术研讨会
论文部分内容阅读
WEB文档聚类在新闻信息检索领域起到重要的作用。但由于新闻领域不断涌现出一些新的名词。现有的技术在文档特征抽取和权重计算、类标签生成方面存在不足,导致聚类质量下降。本文提出一种基于网络词典的后缀树聚类算法,利用网络词典来识别新的名词,排除干扰因素;在后缀树聚类计算聚类分数时利用网络词典设置词语权重,提高聚类质量;聚类结果描述利用网络词典确定聚类标签,标志聚类话题的基本类别。这种方法在新闻领域取得了很好的效果。
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