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本文将潜在语义索引理论与支持向量机方法相结合,对文本向量各维与文本的语义联系进行特征抽取,建立了完整的基于潜在语义索引的支持向量机文本分类模型,分析了该方法与分词的维数以及SVM惩罚因子选择之间的关系.并在NN-SVM分类算法的基础上,通过计算样本点与其最近邻点类别的异同以及该点与其k个同类近邻点在核空间的平均距离来修剪混淆点,提出了一种改进的NN-SVM算法:KCNN-SVM算法.利用该算法对降维后的训练集进行修剪.实验表明,用新的模型进行文本分类,与单纯支持向量机相比,受到文本分词维数以及支持向量机惩罚因子的影响更小,其分类正确率更高. 相似文献
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提出一种基于潜在语义索引和本体论的文本语义处理方法。首先构建一个基于本体论的虚拟标准文本特征向量，然后采用潜在语义索引方法以虚拟标准文本特征向量为参照对文本集进行语义聚类，最后在虚拟标准文本特征向量的导引下利用本体库中的知识对聚类获得的文本集合的类别和语义进行显性标注。实验表明，该方法能较好地在语义层面对文本进行有效的聚类，而且聚类结果能显性地显示类聚所属的类别。 相似文献
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文本分类是网络主题舆情分析中的关键技术,传统Web文本分类将文本关键词的相似度作为分类依据,丢失许多重要的语义信息,导致分类结果不够准确且计算量大.本文提出一种基于语义相似度的Web文本分类方法,利用特定的领域本体将用关键词表示的文本特征向量表示为与之匹配的语义概念特征向量,给出Web文本相似度的计算公式并实现基于语义相似度的KNN算法.结果表明,该方法从语义概念层次上表示和处理Web文本,降低了文本特征空间维度,减少计算量并提高了分类精确度. 相似文献
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基于主题模型的科技报告文档聚类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]探索实践以科技报告为文献载体形式的融合主题模型的文本聚类方法,拓展基于科技文献进行技术监测服务的新领域,提出基于科技报告进行语义分析的新方法。[方法/过程]以国家科技报告服务系统中的科技报告为数据源,首先基于LDA主题模型对经过文本预处理的科技报告进行主题挖掘,再基于Ward与K-means相结合的聚类算法对包含主题分布信息的文本向量进行聚类分析,尝试提出一种适合科技报告文档聚类的文本挖掘新方法。[结果/结论]实验结果表明,LDA主题模型能有效准确挖掘科技报告中的主题信息,所提出的Ward与K-means相结合的聚类算法对科技报告的聚类效果也优于其它传统聚类算法。 相似文献
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基于ⅡG和LSI组合特征提取方法的文本聚类研究 总被引：3，自引：0，他引：3
本文利用改进的信息增益特征选择方法和潜在语义索引技术组合的特征提取方法,对文本进行了有效的自动聚类.从语料库中抽取了250篇文本,首先利用向量空间模型和改进的信息增益特征选择方法,构造文本特征向量,利用C-均值方法聚类,聚类结果准确率、查全率、F-measure分别达到0.82、0.88、0.83.在此基础上,对最优的特征选择结果运用潜在语义索引方法,对奇异值分解的结果进行截断处理,发现奇异值K取40时聚类结果的准确率、查全率、F-measure达到0.95、0.57、0.78,在有效地降维的同时,大幅度地提高了聚类的准确率. 相似文献
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基于IIG和LSI组合特征提取方法的文本聚类研究 总被引：8，自引：0，他引：8
本文利用改进的信息增益特征选择方法和潜在语义索引技术组合的特征提取方法 ,对文本进行了有效的自动聚类。从语料库中抽取了 2 5 0篇文本 ,首先利用向量空间模型和改进的信息增益特征选择方法 ,构造文本特征向量 ,利用C 均值方法聚类 ,聚类结果准确率、查全率、F measure分别达到 0 .82、0 . 88、0 .83。在此基础上 ,对最优的特征选择结果运用潜在语义索引方法 ,对奇异值分解的结果进行截断处理 ,发现奇异值K取 4 0时聚类结果的准确率、查全率、F measure达到 0 . 95、0. 5 7、0 . 78,在有效地降维的同时 ,大幅度地提高了聚类的准确率。 相似文献
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针对中文短文本自身词汇个数少、描述信息弱的缺陷,引入特征扩展的方法辅助分类。借助网络知识库维基百科抽取相关概念,并采用统计规律与类别信息相结合的方式计算概念间相关度,建立语义相关概念集合,对短文本的特征向量进行扩展,从而有效补充短文本的语义特征。对比实验表明,基于维基百科的短文本分类方法能够提高短文本分类的效果。 相似文献
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利用改进的信息增益特征选择的方法，对文本进行了有效的自动聚类。从语料库中抽取了250篇文本，利用向量空间模型和信息增益特征降维方法，构造文本特征向量，并最终利用C-均值方法聚类，聚类结果精度、召回率、F-measure分别达到0.82、0.88、0.83。 相似文献
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传统的聚类算法直接用于文本聚类这一应用上,存在的突出问题就是传统的聚类算法只负责将对象进行聚类,不负责对聚类后生成的类簇进行概念描述和解释.标注文本集合聚类后生成的类簇被称为聚类描述问题.聚类描述可以帮助用户迅速确认生成的文档类别与其需求是否相关,它是文本聚类应用中一项重要并富有挑战性的任务.针对文本聚类结果可读性较弱问题,本文提出了一种增强聚类结果的可理解性与可读性的算法,即基于支持向量机的文本聚类结果描述算法.实验结果表明基于支持向量机的聚类描述算法所取得的效果要优于常规的聚类结果描述方法. 相似文献
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一种基于SOM的中文Web文档层次聚类方法 总被引：10，自引：0，他引：10
近年来Internet迅猛发展 ,网上的信息急剧膨胀 ,如何高效、高质量地检索到用户所感兴趣的中文信息资源 ,是当前我国Internet资源发现的热点问题之一。本文将神经网络聚类方法之一SOM(Self OrganizingMap ,自组织特征映射 )的思想和方法引入中文Web搜索引擎 ,首先探讨了其网络模型和算法 ,而后提出一种聚类用户所感兴趣的中文Web文档的层次聚类方法 ,从而提高中文Web文档的检索质量 相似文献
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基于关键词和摘要相关度的文献聚类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
现有的文献聚类方法都是通过文献关键词来进行的.本文在研究大量文献聚类方法的基础上,提出了一种通过文献关键词和摘要进行加权的新的文献聚类算法.首先,改进了传统相似度计算的方法,设计出基于关键词和摘要词加权的相似度公式,使文献相似度计算更加精确.其次,基于"文献距离越大,聚为一类的概率越小"的思想,提出了一种"最大距离聚类法",并给出了算法的详细步骤.最后,实现算法并进行了大量的实验仿真.通过改进相似度计算公式,调整关键词和摘要词的权重,提高了聚类的质量.结果表明,本文提出的文献聚类算法是一种行之有效的方法. 相似文献
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一种基于改进K-means的文档聚类算法的实现研究 总被引：1，自引：1，他引：0
在对文档聚类的含义、作用和一般过程的阐述基础上,分析一种基于“最小最大”原则初始质心优选的改进K-means聚类的基本思想,并重点设计相关的聚类算法,实现聚类系统,基于系统对300篇学术文档及其相关特征词语进行聚类实验。实验结果表明,本文所设计和实现的改进K-means的聚类算法表现出较好的性能。 相似文献
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XML文档相似度计算方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
XML(可扩展标记语言)正在成为Web上各种应用交换信息的标准.随着XML格式的半结构数据的大量出现,如何处理和管理XML文档已经成为了一个研究热点.XML文档的相似度计算是XML数据处理的重要课题,是XML文档聚类与检索的关键技术.XML文档由逻辑结构(structure)和文本内容(content)构成,可以根据结构特征或内容特征来度量XML文档之间的相似度.本文将XML文档的相似度计算方法分为基于结构的和结构与内容相结合的两类,并对各种已有的XML文档相似度计算方法进行了比较和述评. 相似文献
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一种基于后缀树的Web搜索结果聚类方法 总被引：3，自引：2，他引：1
为同时满足Web搜索结果聚类的关联性、快速性以及类别描述的可浏览性等需求,本文提出了一种适合中文Web信息搜索结果的后缀树聚类算法,其中后缀树的构建以中文汉字为基本单位,一种有效的策略解决了基于二进制方法合并短语类后的类别描述问题,利用短语类语义层面的相似性合并同义短语类,有效地改善了聚类结果的质量.测试结果表明:与传统的文档聚类算法相比,基于后缀树的算法在Web文档聚类的精度和效率方面具有较强的优越性. 相似文献
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基于样本加权的文本聚类算法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
样本加权聚类算法是一种最近才引起人们注意的算法,还存在一些需要解决的问题,例如,聚类对象之间的结构信息对样本加权聚类是否有帮助,如何将结构信息自动转换为样本或对象的权重?针对该问题,本文以学术论文为聚类对象,以K-Means算法为聚类算法基础,利用论文之间的引用关系计算每篇论文的PageRank值,并将其作为权重,提出一种基于样本加权的新的文本聚类算法.实验结果表明,基于论文PageRank值加权的聚类算法能改善文本聚类效果.该算法可推广到网页的聚类中,利用网页的PageRank进行加权聚类,来改善网页的聚类效果. 相似文献
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非纸介质文献资源的管理与系统开发 总被引：3，自引：1，他引：2
李玲春 《现代图书情报技术》2003,(5):91-92
随着非纸介质文献资源的大量增加，如何对这些庞杂、形态各异的文献资源典藏、加工，如何向读者充分揭示、宣传这类文献资源，成为图书馆的一个重要课题。本文介绍了作者在实际工作中获得的成功经验，并详细介绍了一个基于Internet的非纸介质文献资源管理系统的设计、开发。 相似文献
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基于行业跨学科文献的跨学科属性及文献特征,探讨行业跨学科文献分类方法;借鉴《学科分类与代码》的学科分类体系及简明的类目结构,弥补《中国图书馆分类法》(简称《中图法》)分类与学科体系不对应、学科专业归属不明确、结构复杂的不足;以水上运输业跨学科文献资源库建设为例,采用人工直接映射方法,通过《学科分类与代码》与《中图法》的映射关联与有效融合,建立与行业跨学科体系对应的文献分类体系,设置通用、实用、简明的行业跨学科文献类目结构,为有效实现行业跨学科书目数据库协同建设、相互操作及书目数据检索共享创造条件。 相似文献
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基于文档聚类的Web辅助浏览研究 总被引：2，自引：0，他引：2
目前的搜索引擎在方便人们查询的同时也存在不足 ,由于它们并非面向某个特定用户服务 ,所以并不能反映用户的个性化需求 ,查询得到的信息往往还是有大量的冗余。为此本文提出了一种基于文档聚类的网络辅助浏览技术。首先给出了模糊概念图的模型来描述词语间的关系 ,然后将Web文档转化为矢量文档表示 ,利用基于K Means聚类方法对矢量文档进行聚类 ,通过确认最终抽取出用户兴趣模式 ,从而辅助用户实现个性化搜索 相似文献