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本文通过引入知网的概念,对传统的K-means聚类算法进行了分析,初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响,初始值选择的不好,可能无法得到有效的聚类结果,这也成为K-means算法的一个主要问题。采用聚类中心的搜索算法来进行聚类中心的选取,对其初始聚类中心确定一个初始划分,运用“射靶”的原理进行了改进,找到“靶心”得到一个最终选定的初始聚类中心,从而提高算法的稳定性,得到较稳定的聚类结果。实验结果表明,采用改进后的K-means作为簇心生成算法,随着待聚类文档数目的增加,效率提升更为突出。 相似文献
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基于粒子群的模糊C均值文本聚类算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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面向领域中文文本信息处理的术语语义层次获取研究 总被引：1，自引：0，他引：1
研究国内外现有术语语义层次关联的主要方法,针对如何获取术语语义层次内部结构的关键问题,构建术语语义层次获取流程,采用多重聚类方法获取层次关系,结合综合相似度计算方法提取层次内部的聚类标签,并选取一定的语料进行实验,验证该流程的合理性。 相似文献
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从互联网中搜索同义词具有非常重要的理论意义和应用意义,但同时也存在一词多义情况下无法对不同词义的同义词进行区分的问题。针对这一问题,提出一种对互联网同义词搜索结果按照词义聚类的方法,该方法利用术语间的词义关系转化为图结构,实现词义自动聚类,无需人工干预和学科领域知识,能够达到较高的聚类准确性。 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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K-means算法是一种应用广泛的聚类算法,但是存在初始聚类中心和K值选取的难题.本文提出了一种基于学术文献同被引分析的初始聚类中心和K值选取的K-means改进算法.该算法属于两步聚类算法,首先对学术文献进行同被引分析,得到同被引矩阵,然后基于同被引矩阵进行层次聚类.算法记录每次迭代过程中被聚为一类的学术文献间的距离以及两次迭代间的距离差,当两次迭代的距离差取得最大值时取其聚类数作为第二步K-means算法的K值,并且将此时的类中心作为第二步K-means算法的初始聚类中心.第二步聚类则依据文献内容实现K-means算法.实验通过与经典K-means算法和基于凝聚层次聚类算法的改进K-means算法的对比,证明了本文提出的改进的K-means算法具备更优的聚类效果. 相似文献
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支持向量聚类(Support Vector Clustering, SVC)算法主要分为两个阶段:训练阶段和聚类分配阶段.由于需要计算邻接矩阵,聚类分配阶段消耗的计算时间远比训练阶段多.本文在计算邻接矩阵前先利用核矩阵对数据进行初始分类,在每个初始类中寻找一个代表点.因为代表点和它所在的初始类拥有相同的簇标号,所以只需计算这些代表点集上的邻接矩阵.给每个代表点分配一个簇标号,代表点所代表的初始类内的数据点也就获得相同的簇标号,这样将有效减少聚类分配的时间.数值实验结果表明,本文提出的改进SVC算法不仅显著改善了SVC算法的时间性能,而且在聚类精度上也有一定程度的提高. 相似文献
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提出了一个新的基于双向近邻技术的多层文档聚类算法。使用新的文档特征抽取方法构造了文档的主题和关键字特征向量。首先在主题特征向量空间中,改进了传统的最近邻技术,使最近邻概念由单向变为双向。利用改进后的方法对文档进行初始聚类,然后在基于主题关键字的新的特征向量空间中利用类间距和连接度对初始文档类进行求精,从而得到最终聚类。由于使用了两层聚类方法,使算法的效率和精度都大大提高。最后对算法的有效性、可伸缩性和时间复杂度进行了研究。 相似文献
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从信息分析的实际需求出发,对与电动汽车相关的5 405条专利数据进行术语抽取、生僻术语识别和字段比较研究。结果显示关键短语抽取的方法可行,互信息抽取的术语所在文档的平均文档长度更接近集合的平均文档长度;摘要和First Claim字段的术语存在一定差别,但对分类或聚类同等重要;生僻术语识别算法能够发现生僻词和高频词的对应关系。研究结论可以为专利文本挖掘和专利信息分析提供结果和方法,并为信息分析工作提供所需的参考术语。 相似文献
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基于专利中术语共现关系,采用同质块建模方法对连续时间段术语共现网络的变化情况进行聚类,以识别技术演化过程中的新兴技术系统构成,并且以硬盘驱动器领域磁头技术为例进行实证分析。实证结果表明,该方法能够对技术系统构成进行有效识别。 相似文献
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针对传统文本分类算法在向量空间模型表示下存在向量高维、稀疏以及忽略特征语义相关性等缺陷所导致的分类效率低和精度不高的问题,以知网(HowNet)为知识库,构建语义概念向量模型SCVM(Semantic Concept Vector Model)表示文本,根据概念语义及上下文背景对同义词进行归并,对多义词进行排歧,提出基于概念簇的文本分类算法TCABCC (Text Classification Algorithm Based on the Concept of Clusters),通过改进传统KNN,用概念簇表示各个类别训练样本,使相似度的计算基于文本概念向量和类别概念簇。实验结果表明,该算法构造的分类器在效率和性能上均比传统KNN有较大的提高。 相似文献
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为提高多关键词查询的效率并减少多关键词查询的开销,提出一种基于语义聚类的多关键词查询算法——MKQBSC。该算法使得语义相似的节点聚为一类,节点加入、退出或节点的语义改变时,聚类将相应改变。查询请求在相邻的语义聚类之间转发,直至到达语义相似的聚类。仿真实验结果表明:与传统的基于对倒排表求交集的多关键词查询算法相比,MKQBSC算法所需的路由跳数和所产生的消息数更少。 相似文献
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随着互联网规模的急剧扩张,提升信息检索的效用变得相当困难.本文首先通过特定算法提取每篇文档的关键词,然后运用统计方法计量不同文档的共现关键词并形成相应的共现关键词标签矩阵,最后利用层次聚类算法对共现关键词标签进行聚类并形成相应的层次标签树来构造文档聚类束.该方法可以对源搜索引擎返回的结果进行有效的分类,使用户在更高主题层次上查看检索词的相关信息,准确地找到感兴趣的信息.通过与Lingo算法的比较,显示本文算法所得的标签更具可读性和概括性,同时F-measure评价指标也表明本算法在文本聚类的质量上有了一定的提升. 相似文献
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提出一种基于N元语法的英文学术文献聚类标签抽取算法,该算法利用N元语法在大规模语料库上进行先期学习生成领域短语词表,再通过K-means算法进行聚类,从聚簇中抽取N元语法项计算TFIDF值,对出现在词表中的特征项赋以更高的权值,以得分最高的特征项作为聚类标签。实验结果表明,该算法能获得更好的实验效果。同时,在抽取聚类标签时提出一种改进的TFIDF权重计算,在评价标签质量时提出一种新的标签评价方法R@N方法。 相似文献
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基于C-value与TF-IDF的文献簇主题识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
引文分析是科技情报分析的一种重要方法和技术,特别是建立在共耦合和共被引基础上的引文聚类分析逐渐发展成为科技情报分析中最活跃的研究领域之一.引文聚类分析形成一系列由科技文献组成的文献簇,并不能直接体现出文献簇的主题,因此需要识别这些文献簇的内容特征.本文分析了引文分析中文献簇主题识别的典型方法及局限,提出了结合C-value和TF-IDF算法的文献簇主题识别方法.实验表明,该方法可以充分地利用C-value和TF-IDF算法的优点,对C-value和TF-IDF算法中不合理的地方予以了改进,从而可以更好地应用于引文分析中文献簇的主题识别. 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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基于学术文献构建领域本体对促进领域学科发展具有重要的意义。本文提出了一种以中文学术文献为数据源,半自动化抽取领域本体层次关系的框架方法。首先,构建了一个通用的领域本体层次关系的细粒度研究框架。其次,设计了一种新的概念表示方法,融合了深度学习方法得到的概念语义特征和上下文的时间序列词频。进一步结合了AP聚类、Prim算法和Web搜索引擎的查询数据,提出了基于规则推理的本体概念层次关系抽取算法(RROCHE),实现了半自动化概念层次关系抽取。最后,基于中文分词领域的中文学术文献数据,通过数值实验方法讨论了方法的可行性和有效性。本文提出的框架方法也非常容易推广并应用到各领域本体层次关系任务中。 相似文献
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K-means算法研究综述 总被引：4，自引：0，他引：4
对聚类分析中的基本算法K-means算法中的K值确定、初始聚类中心选择以及分类属性数据处理等主要问题进行综述,理清K-means算法的整个发展脉络及算法研究中的热点和难点,提出改进K-means聚类算法的思路。 相似文献