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一个基于关联规则的多层文档聚类算法
被引量：
4
1
作者
宋江春
沈钧毅
宋擒豹
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第7期1570-1572,共3页
提出了一种新的基于关联规则的多层文档聚类算法,该算法利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利用频集快速算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...
提出了一种新的基于关联规则的多层文档聚类算法,该算法利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利用频集快速算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;使用新的文档特征抽取方法还解决了由于文档关键字过多而导致文档特征向量的维数过高的问题。
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关键词
文档
挖掘
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聚类
关联规则
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主题
特征向量
文档关键字特征向量
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职称材料
题名
一个基于关联规则的多层文档聚类算法
被引量：
4
1
作者
宋江春
沈钧毅
宋擒豹
机构
西安交通大学电子与信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第7期1570-1572,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60173058)
文摘
提出了一种新的基于关联规则的多层文档聚类算法,该算法利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利用频集快速算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;使用新的文档特征抽取方法还解决了由于文档关键字过多而导致文档特征向量的维数过高的问题。
关键词
文档
挖掘
文档
聚类
关联规则
文档
主题
特征向量
文档关键字特征向量
Keywords
in document. Key words: document mining
document clustering
association rule
document topic feature vector
document keyword feature vector
分类号
TP311.11 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一个基于关联规则的多层文档聚类算法
宋江春
沈钧毅
宋擒豹
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005
4
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