【摘 要】
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针对文本数据高维度的特点和聚类的动态性要求,结合隐含语义分析（LSA）降维,提出一种改进的ART2神经网络文本聚类算法,通过LSA凸显文本和词条之间的语义关系,减少无用噪声,降低
【基金项目】
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上海市科委科技创新项目(No.12595810200);上海海事大学科研项目(No.201100051)
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针对文本数据高维度的特点和聚类的动态性要求,结合隐含语义分析（LSA）降维,提出一种改进的ART2神经网络文本聚类算法,通过LSA凸显文本和词条之间的语义关系,减少无用噪声,降低数据维度和计算复杂性;采用改进的折中学习方法,减少计算步骤,加快ART2神经网络计算速度,并利用最近邻动态重组方法提高ART2网络聚类的稳定性,减弱算法对样本输入顺序的依赖。实验表明,改进的文本聚类算法能有效地实现动态文本聚类。
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