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改进的基于词集距离的FTC聚类算法
被引量：
1
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作者
王秀慧
赵治军
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第11期3175-3179,共5页
针对FTC在实现聚类的过程中忽略了文本词语有序性这一特征,结合算法时间复杂度,提出基于词集距离的WSD-FTC文本聚类算法。在采用FP-Growth挖掘频繁项集的过程中通过限制词集距离得到质量更高、数量更少的频繁项集,以此作为聚类依据。通...
针对FTC在实现聚类的过程中忽略了文本词语有序性这一特征,结合算法时间复杂度,提出基于词集距离的WSD-FTC文本聚类算法。在采用FP-Growth挖掘频繁项集的过程中通过限制词集距离得到质量更高、数量更少的频繁项集,以此作为聚类依据。通过定义簇间相似系数保证多主题文本归入不同簇中,实现一定程度的软聚类。实验结果表明,WSD-FTC具有更好的聚类效果及更优的时间开销。
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关键词
频繁项集
聚类
词集距离
簇间相似系数
软聚类
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题名
改进的基于词集距离的FTC聚类算法
被引量：
1
1
作者
王秀慧
赵治军
机构
山西大同大学教育科学与技术学院
大同市人民政府信息化中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第11期3175-3179,共5页
基金
大同市科技计划基金项目(2018187)
山西省教育科学"十二五"规划基金项目(GH-13091)
山西大同大学青年基金项目(2016Q9)
文摘
针对FTC在实现聚类的过程中忽略了文本词语有序性这一特征,结合算法时间复杂度,提出基于词集距离的WSD-FTC文本聚类算法。在采用FP-Growth挖掘频繁项集的过程中通过限制词集距离得到质量更高、数量更少的频繁项集,以此作为聚类依据。通过定义簇间相似系数保证多主题文本归入不同簇中,实现一定程度的软聚类。实验结果表明,WSD-FTC具有更好的聚类效果及更优的时间开销。
关键词
频繁项集
聚类
词集距离
簇间相似系数
软聚类
Keywords
frequent term set
clustering
word set distance
similarity coefficients between clusters
soft clustering
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的基于词集距离的FTC聚类算法
王秀慧
赵治军
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
1
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参考文献
引证文献
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