基于K-Modes聚类的自适应话题追踪技术

来源 :计算机工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hlexcuner

【摘要】

：

传统自适应话题追踪用向量空问模型表示一个话题模型,通常会对话题模型更新带来错误的反馈.针对传统自适应话题追踪中话题模型的不足,提出基于K-Modes聚类的自适应话题追踪方

【作者】

：

任晓张永奎薛晓飞

【机构】

：

山西大学计算机与信息技术学院,太原,030006山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,太原,030006;

【出处】

：

计算机工程

【发表日期】

：

2009年9期

【关键词】

：

话题追踪 K-MATT方法话题类中心

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传统自适应话题追踪用向量空问模型表示一个话题模型,通常会对话题模型更新带来错误的反馈.针对传统自适应话题追踪中话题模型的不足,提出基于K-Modes聚类的自适应话题追踪方法(K-MATT方法),用话题类中心代替话题模型,把命名实体向量空间模型作为话胚类中心,在追踪过程中不断迭代更新话题类中心,直到话题类中心稳定.实验证明K-MATT方法是有效的.

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