| 一种基于自组织神经网络的中文文本聚类新方法 |
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| 引用本文： | 徐建锁,王正欧,王莉.一种基于自组织神经网络的中文文本聚类新方法[J].情报学报,2003,22(6):676-680. |
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| 作者姓名： | 徐建锁 王正欧 王莉 |
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| 作者单位： | 天津大学系统工程研究所,天津,300072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 (6 0 2 75 0 2 0 ) |
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| 摘 要： | 针对传统K—均值等算法在文本聚类中的缺陷 ,本文提出了一种树形动态自组织映射 (TGSOM)神经网络来实现中文文本聚类 ,克服了传统的K—均值等算法中文本种类需要预先给定的缺点。本文详尽描述了该网络模型的生成算法和算法中扩展因子的作用 ,并阐述了中文文本的数字化方法———TF .IDF .IG方法
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| 关 键 词： | 文本聚类 特征提取 信息增益 神经网络 自组织特征映射 |
| 修稿时间： | 2003年1月2日 |
A Novel Approach of Chinese Text Clustering Based on Self-Organizing Neural Network |
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| Xu Jiansuo,Wang Zheng''''ou and Wang Li.A Novel Approach of Chinese Text Clustering Based on Self-Organizing Neural Network[J].Journal of the China Society for Scientific andTechnical Information,2003,22(6):676-680. |
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| Authors: | Xu Jiansuo Wang Zheng'ou and Wang Li |
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| Abstract: | Traditional methods of text clustering have the defect in that the number of kinds must be given before text clustering. This paper applies TGSOM(tree-structured growing self-organizing map) algorithm to clustering Chinese text, and remedies the defect of traditional methods. The TGSOM algorithm and the function of a spread factor are presented in detail. An approach of calculating term weight is expounded. |
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| Keywords: | text clustering feature selection information gain neural networks self-organizing feature maps SOFM |
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