【摘 要】
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融合关键词形式的属性层知识可有效提高文本聚类的聚类质量,但融合关键词的簇中心初始化仍是一个开放性问题。为此,提出一种融合语义资源和关键词的文本聚类方法。通过Wikipe
【机 构】
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青岛大学自动化工程学院,青岛大学信息工程学院,青岛理工大学计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(91130035);国家公益性行业科研专项基金资助项目(200905030-2);山东省自然科学基金资助重点项目(ZR2012FZ003);山东省自然科学基金资助项目(ZR2012FQ017);青岛市科技计划基金资助项目(13-1-4-12-jch,12-1-4-4-(8)-jch)
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融合关键词形式的属性层知识可有效提高文本聚类的聚类质量,但融合关键词的簇中心初始化仍是一个开放性问题。为此,提出一种融合语义资源和关键词的文本聚类方法。通过Wikipedia语义识别文本集的主题,采用基于资源分配的网络推断策略,通过文献协同关系发现潜在语义相关性,以选择最能代表各主题的重要文档（初始簇中心）,并利用软约束与测度学习相结合的策略融合关键词辅助文本聚类。在20Newsgourp文本集上的实验结果表明,与k-means和仅融合关键词的文本聚类方法相比,该方法可有效提升聚类质量,尤其在NewsDifferent3数据集上标准互信息最多可提升约20%。
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