文本聚类分析效果评价及文本表示研究
基于文本相似度计算的文本聚类算法研究与实现
基于文本相似度计算的文本聚类算法研究与实现文本聚类是一种将文本数据分组为相似群体的机器学习方法。
在本文中，我们将研究和实现一种基于文本相似度计算的文本聚类算法。
这个算法将根据文本之间的相似性将文本数据分成多个群体，并且可以应用于多个领域，如文本分类、信息检索和推荐系统。
一、文本相似度计算最简单的方法是使用词袋模型。
我们将所有文本中的词语构建一个词表，然后对文本进行向量化，其中向量中的每个元素表示对应词语的出现次数。
然后，我们可以使用余弦相似度计算两个文本向量之间的相似性。
二、文本聚类算法1.数据预处理：首先，我们需要对原始文本数据进行预处理，包括去除无用的标点符号、停用词和数字。
我们还可以进行词干提取或词形还原，以减少特征数量和词语形态的差异。
2. 特征提取：在该步骤中，我们将每个文本转化为向量表示。
我们可以使用词袋模型，或者更高级的词嵌入模型（如Word2Vec或BERT）来提取有意义的特征。
3.相似度计算：使用选择的文本相似度度量方法计算每个文本对之间的相似度。
我们可以通过计算所有文本对的相似度矩阵来加快计算过程。
4.聚类算法：在此步骤中，我们将使用聚类算法将相似文本分组到不同的簇中。
常见的聚类算法包括层次聚类、K均值聚类和谱聚类。
我们可以根据应用场景和数据特点选择适合的聚类算法。
5. 聚类评估：在文本聚类过程中，我们需要评估聚类的质量。
常见的评估指标包括轮廓系数、互信息和F-measure。
三、算法实现我们可以使用Python中的机器学习库进行文本聚类算法的实现。
首先，我们可以使用NLTK或Spacy等工具进行文本的预处理工作。
接下来，我们可以使用sklearn库来实现特征提取、相似度计算和聚类算法。
最后，我们可以使用scikit-learn库中的评估指标来评估聚类的质量。
在实际应用中，我们可以通过调整预处理、特征提取和聚类算法的参数来优化文本聚类的性能。
我们还可以选择合适的聚类算法和相似度度量方法来适应不同的数据特点和领域。
使用自然语言处理进行文本聚类的技术和实践
使用自然语言处理进行文本聚类的技术和实践在当今信息爆炸的时代，海量的文本数据不断涌现，如何从这些数据中提取有用的信息成为了一项重要的任务。
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术的发展为我们提供了一种有效的方式来处理和分析文本数据。
其中，文本聚类是一种常见的NLP应用，它可以将具有相似主题或内容的文本分组，帮助我们更好地理解和利用这些数据。
文本聚类的目标是将文本集合划分为若干个簇，使得每个簇内的文本相似度较高，而不同簇之间的文本相似度较低。
这样的划分可以帮助我们发现文本数据中的潜在模式和关系。
在实际应用中，文本聚类可以用于新闻分类、社交媒体分析、市场调研等领域。
要实现文本聚类，首先需要对文本进行预处理。
预处理包括去除特殊字符、停用词和标点符号，进行分词，以及词干化等操作。
这些操作可以将文本转化为机器可处理的形式，减少噪声对聚类结果的影响。
在预处理完成后，可以使用不同的算法来进行文本聚类。
常见的算法包括层次聚类、K均值聚类、密度聚类等。
层次聚类是一种自底向上的聚类方法，它通过计算文本间的相似度来构建聚类树，最终将文本划分为不同的簇。
K均值聚类是一种迭代的聚类方法，它将文本分为K个簇，通过最小化簇内样本的平方误差来优化聚类结果。
密度聚类是一种基于样本密度的聚类方法，它将样本空间划分为具有高密度的区域和低密度的区域，从而得到聚类结果。
除了传统的聚类算法，近年来，深度学习技术的发展也为文本聚类带来了新的思路和方法。
深度学习模型可以通过学习文本的分布表示来进行聚类，如使用自编码器、卷积神经网络和循环神经网络等。
这些模型可以从原始文本中提取更丰富的语义信息，从而改善聚类效果。
在实践中，文本聚类的应用广泛而多样。
例如，在新闻分类中，我们可以将新闻文本聚类为不同的主题，如政治、经济、体育等，以便更好地组织和检索新闻信息。
在社交媒体分析中，我们可以将用户的帖子聚类为不同的情感类别，如喜欢、厌恶、中立等，以便了解用户的情感倾向和兴趣。
机器学习知识：机器学习中的文本聚类
响水县人民医院之欧侯瑞魂创作
特殊级抗菌药物临床使用会诊制度
根据卫生部《抗菌药物临床应用管理法子》和相关抗菌药物管理规定要求, 结合医院实际制定本制度.
1.对需使用特殊级抗菌药物的患者, 收治科室或主管医师应先填写会诊申请单报医教科, 由医教科组织特殊使用级抗菌药物会诊专家组成员进行会诊, 讨论、决定抗菌药物使用的品种、使用方法、使用时间以及其他事项, 患者收治科室或主管医师对会诊意见应严格遵照执行, 及时将治疗情况向医教科汇报, 以确保抗菌药物使用的平安可靠.
2.特殊使用级抗菌药物会诊专家由具有抗菌药物临床应用经验的感染性疾病科、呼吸科、重症医学科、微生物检验科、药学部份等具有高级专业技术职务任职资格的医师、药师或具有高级专业技术职务任职资格的抗菌药物专业临床药师担负.人员和资格由抗菌药物管理工作组负责认定.
3、需使用特殊级抗菌药物的临床科室应提前做好会诊前相关准备工作.
4、会诊法式：
(1)一般情况下, 由使用科室提出申请, 填写“特殊使用抗菌药物申请表”, 由医教科负责召集专家3人以上（包括临床药师1
人）, 会诊批准同意后, 由副主任医师及以上人员开具处方使用, 会诊单装订入病历保管, 临床药师同时建立药历.
（2）紧急情况下使用的, 经治医师处方量不得超越1日用量, 并做好相关病情记录, 并于48小时内补办会诊审批手续.
5、临床抗菌药物三联及以上使用的参照上述法式进行.
6、医师未依照规定规画审批手续的, 依照医院相关管理规定处置.病历中如有使用未审批的按丙级病历处置
7、建议会诊专家名单为：宋一平王小兵张天庆陈学恩柏文祥潘爱平王继仿。
自然语言处理中的文本聚类方法评估指标
自然语言处理中的文本聚类方法评估指标自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中一项重要的技术，它致力于使计算机能够理解和处理人类语言。
在NLP中，文本聚类是一种常见的任务，它将相似的文本归为一类，以便更好地理解和分析大量的文本数据。
然而，评估文本聚类方法的效果并不容易，需要考虑多个指标。
一、聚类准确性指标聚类准确性是评估文本聚类方法的重要指标之一。
它衡量了聚类结果与人工标注结果之间的相似度。
常用的聚类准确性指标包括调整兰德指数（Adjusted Rand Index，简称ARI）、互信息（Mutual Information，简称MI）和Fowlkes-Mallows 指数（Fowlkes-Mallows Index，简称FMI）等。
调整兰德指数是一种度量聚类结果与标准结果之间相似性的指标。
它考虑了聚类结果中的真阳性、真阴性、假阳性和假阴性等因素，通过计算所有样本对之间的相似度来评估聚类结果的准确性。
互信息则是一种度量聚类结果和标准结果之间的互信息量的指标，它衡量了聚类结果和标准结果之间的相关性。
Fowlkes-Mallows 指数是一种结合了精确度和召回率的指标，它考虑了聚类结果中的真阳性、假阳性和假阴性等因素。
二、聚类稳定性指标聚类稳定性是评估文本聚类方法的另一个重要指标。
它衡量了聚类结果对于不同的采样数据或参数设置的稳定性。
常用的聚类稳定性指标包括Jaccard系数（Jaccard Coefficient）和兰德指数（Rand Index）等。
Jaccard系数是一种度量两个聚类结果之间相似性的指标。
它通过计算两个聚类结果之间的交集和并集的比值来评估它们的相似程度。
兰德指数则是一种度量两个聚类结果之间一致性的指标，它通过计算两个聚类结果中样本对的一致性数量来评估它们的相似性。
三、聚类效率指标聚类效率是评估文本聚类方法的另一个重要指标。
基于语义分析的文本聚类算法研究
基于语义分析的文本聚类算法研究随着互联网技术的快速发展和普及，大量的文本数据产生并积累，如何高效地对文本进行分类和聚类成为了重要的研究领域。
传统的基于词频统计的文本聚类方法存在着无法准确捕捉文本语义信息的问题，因此，基于语义分析的文本聚类算法的研究变得尤为重要。
本文将针对基于语义分析的文本聚类算法进行深入研究，并探讨其在实际应用中的优势和不足之处。
首先，我们将介绍基于语义分析的文本聚类算法的基本原理。
基于语义分析的文本聚类算法主要包括以下几个步骤：数据预处理、特征提取、相似度计算和聚类建模。
其中，数据预处理阶段包括对原始文本数据进行分词、去除停用词和词干提取等操作，以减少数据的维度。
而特征提取阶段则是将文本数据转化为数值特征表示的过程，常用的方法包括词袋模型和词向量模型等。
相似度计算阶段通过计算不同文本之间的相似度来度量它们的语义相似性，常用的相似度计算方法有余弦相似度和欧氏距离等。
最后，通过聚类建模，将相似度高的文本归为一类，实现文本的聚类操作。
接下来，我们将讨论基于语义分析的文本聚类算法的优势。
与传统的基于词频统计的方法相比，基于语义分析的文本聚类算法能够更准确地把握文本的语义信息，从而提高聚类的准确性和效果。
特别是在处理大规模文本数据时，基于语义分析的算法通常能够更好地区分不同类别的文本，提供更精细的聚类结果。
此外，基于语义分析的算法还可以应用于多领域的文本数据，具有较好的通用性和适应性。
然而，基于语义分析的文本聚类算法也存在一些不足之处。
首先，语义分析的过程通常较为复杂，计算量较大，导致算法的时间和空间复杂度较高。
其次，基于语义分析的算法对语言处理的要求较高，需要借助大量的语义资源和预训练模型进行支持，这增加了算法的部署和使用的困难度。
此外，由于语义分析本身的复杂性，算法在面对一些特殊情况时可能无法准确地捕捉到文本的语义信息，导致聚类结果的不准确。
为了克服上述问题，未来的研究可以从以下几个方面着手。
论文中的文本分析方法和技巧
论文中的文本分析方法和技巧在学术研究和科学领域，文本分析是一种重要的方法和技巧，它可以帮助研究人员挖掘文本数据中的有价值信息，揭示其内在的结构和模式。
本文将介绍几种常用的文本分析方法和技巧，并探讨它们在论文中的应用。
一、主题分析主题分析是指通过对文本数据进行统计和挖掘，提取其中的主题或话题，并对其进行分析和解释的过程。
主题分析可以通过多种方法实现，例如基于词频的词袋模型、主题模型（如LDA）等。
在论文中，主题分析可以用于揭示文本数据的研究领域和热点问题。
研究人员可以通过主题分析方法，发现文献中的研究主题和关键词，帮助他们确定研究方向和选题。
此外，主题分析还可以用于文献综述的编写，帮助研究人员对相关文献进行分类和归纳，发现研究进展和现有的研究空白。
二、情感分析情感分析是一种文本分析的方法，目的是识别文本数据中的情感倾向和情感态度。
情感分析可以通过机器学习算法和自然语言处理技术实现，对于理解文本数据的情感色彩和作者的情感态度具有重要作用。
在论文中，情感分析可以应用于文本数据的观点分析和主观性评估。
研究人员可以通过情感分析，了解人们对于特定事件、产品或观点的情感倾向，揭示舆情和用户态度。
此外，情感分析还可以用于对论文摘要、研究题目和结论的编写，帮助研究人员表达自己的观点和评价。
三、网络分析网络分析是一种基于图论的文本分析方法，研究文本数据中的实体之间的关系和相互影响。
网络分析可以通过构建文本数据的网络结构，计算节点和边的度中心性、介数中心性等指标，进行关系和影响的分析。
在论文中，网络分析可以应用于分析文本数据中的合作关系、引用关系和知识图谱等。
研究人员可以通过网络分析，揭示作者之间的合作网络和学术影响力，发现领域内的关键节点和学术家族。
此外，网络分析还可以用于研究领域的知识图谱构建和领域之间的相互影响分析。
四、文本挖掘文本挖掘是一种综合应用多种技术和方法的文本分析方法，旨在从大规模文本数据中挖掘和发现有价值的信息和知识。
聚类算法在中文文本分类中的应用研究
聚类算法在中文文本分类中的应用研究中文文本分类是信息检索、文本挖掘等领域中的重要研究方向，旨在将大量文本自动分为若干种类别，有助于提高信息检索和文本挖掘的效率。
而聚类算法是一种常用的文本分类方法，其被广泛应用于中文文本分类中。
一、聚类算法概述聚类算法是一种无监督学习方法，其主要目标是将一组数据分成若干个类别，使得每个类别内部的数据点相似度较高，而不同类别之间的相似度较低。
聚类算法通常包括层次聚类与划分聚类两类。
其中层次聚类又分为凝聚聚类与分裂聚类。
凝聚聚类从下往上逐渐将数据点聚合成多个类别，而分裂聚类则从上往下逐渐将数据点划分为多个类别。
划分聚类将数据点划分为多个类别，然后再逐渐细分为更小的类别。
二、聚类算法在中文文本分类中的应用中文文本分类是一个非常具有挑战性的问题，因为中文语言的复杂性和多样性，导致进行文本分类时往往需要考虑语义、上下文等因素。
因此，聚类算法被广泛应用于中文文本分类中。
1. 优点聚类算法在中文文本分类中有着许多优点。
首先，聚类算法是一种无监督学习方法，其不需要对训练数据进行标记，从而减轻了数据标记的负担。
其次，聚类算法能够自动学习文本样本之间的关系，找到文本样本之间的相似性，实现自动分类。
第三，聚类算法可以发现未知的类别，从而更好地应对新的数据输入。
2. 应用场景聚类算法在中文文本分类中的应用场景非常广泛。
例如，可以将一组新闻文章聚类成不同的主题类别，或者将一批产品评论聚类成不同的情感类别，从而更好地分析用户反馈和趋势等。
此外，聚类算法也可以应用于电商商品的分类、网页内容的分类等。
三、聚类算法在中文文本分类中的局限性聚类算法在中文文本分类中有其局限性，这主要表现在以下几个方面。
1. 局限于特征选择在使用聚类算法进行中文文本分类时，需要将文本样本转化为向量表示。
而不同的特征选择会对分类结果产生重大影响。
因此，需要针对不同的数据集进行特征选择，才能够达到较好的分类效果。
2. 局限于聚类数选择聚类算法需要指定聚类的数目，而聚类数的选择往往是一个非常困难的问题。
学术研究中的文本分析方法
学术研究中的文本分析方法摘要：本文旨在探讨学术研究中的文本分析方法，包括其定义、步骤、应用范围和优点。
我们将详细讨论不同的文本分析方法，包括内容分析、话语分析、语境分析以及情感分析等，并分析每种方法的适用性和局限性。
此外，本文还将讨论如何在实际研究中应用这些方法，并给出一些案例研究以供参考。
一、引言随着信息时代的到来，文本已成为学术研究中不可或缺的一部分。
文本分析已成为许多领域（如社会科学、人文科学、心理学等）的重要研究工具。
为了更好地理解和分析文本，研究者们需要采用适当的方法和技术。
本文将探讨学术研究中的文本分析方法，为研究者提供实用的指导。
二、文本分析方法1.内容分析内容分析是一种通过对文本内容进行量化分析以获取信息的研究方法。
这种方法通常用于对文献、新闻报道、社交媒体帖子等进行分析。
通过内容分析，研究者可以了解文本中出现的关键词、主题、观点等。
优点：内容分析具有客观性、可复制性和可比较性，适用于大量数据的分析。
局限性：内容分析可能忽略文本的语境和语气，无法深入理解文本的深层含义。
2.话语分析话语分析是一种对文本中语言的使用、修辞和语法结构进行分析的方法。
这种方法通常用于语言学、社会语言学和话语分析等领域。
话语分析可以帮助研究者理解文本中的社会结构和权力关系。
优点：话语分析能够揭示文本中的隐藏含义和意识形态。
局限性：话语分析需要对特定领域的知识有深入的了解，因此可能不适用于所有类型的文本。
3.语境分析语境分析是一种将文本置于其产生的社会、文化、历史背景中进行分析的方法。
这种方法通常用于文学、文化研究等领域。
优点：语境分析能够揭示文本的深层含义和象征意义，有助于理解文本的内涵和意义。
局限性：语境分析需要对特定领域的知识有深入的了解，且可能存在主观性，因此需要谨慎使用。
4.情感分析情感分析是一种通过自动或半自动方法识别文本中的情感倾向的方法。
这种方法通常用于互联网文本、社交媒体数据等进行分析。
优点：情感分析可以帮助研究者了解文本的情感态度和观点，为研究提供丰富的数据源。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2006,42(23)
文本聚类中,存在诸如文本特征空间维数巨大、聚类的数目不能事先确定等问题.隐含语义分析方法可以对文本特征空间作降维处理并有效地凸现出文本和词条之间的语义关系;次胜者受罚竞争学习规则可以进行有效的聚类并自动确定适当的聚类数目.将这两种方法结合进行文本聚类可以在一定程度上解决维数和聚类数的问题,实验表明,这种方法能够收到较好的聚类效果,同时,实验还验证了向量余弦距离比欧氏距离方法更适合于文本相似度的计算.
(1)深入研究了聚类算法中的平面划分法,采用Java语言编程实现了典型算法k平均值算法和k中心点算法,用来对立项建议书进行聚类分析。
(2)申请书中大量存在的同义词和没有类别特征词对聚类的精度影响较大,因此,在系统中加入了同义词的合并和无特征词的去除,提高了聚类分析的准确率。
(3)在聚类分析结束以后,对分析结果进行了标注,得到了类模型。然后利用类模型实现对新文本的分类。
作者:周昭涛
学位授予单位:中国科学院计算技术研究所
1.期刊论文郑军.王巍.杨武.杨永田.ZHENG Jun.WANG Wei.YANG Wu.YANG Yong-tian基于类间距离参数估计的文
本聚类评价方法-计算机工程2009,35(9)
文本聚类评价算法运用统计学当中的参数估计方法,根据类间距离信息对其分布规律中的数字特征进行参数估计.基于估计的结果确定类间距离合理的取值范围,将不合理的聚类进行调整,并通过聚类有效性判断函数最终确认调整结果.该算法有效地提高聚类结果的准确性,并为聚类算法的选择与分析提供一种可行的方法.实验结果证明了其可行性与有效性.
聚类和粒度具有天然的相通性,如何将粒度计算与聚类分析结合起来目前仍处于起步阶段,尚未形成一个真正系统的完整的理论框架。本文分析了聚类分析和粒度计算概况,探讨了聚类分析的粒度原理和基于粒度聚类算法的一般框架,并基于该框架,提出了一种基于网格密度的文本聚类算法,实验表明,本文所提出的算法是高效的,并且是可行的。最后从商空间理论和信息粒度的角度,分析了模糊聚类的相关问题,探讨了模糊聚类的典型算法和聚类分析的分层递阶结构,并实验分析模糊聚类在文本聚类中的应用。
出数据的结构特征,实现文本聚类分析的可视化。
针对文本特征向量维数高和k-means等方法需要预先确定聚类数的问题。提出了基于LSA、CI、RP及NMF的RPCL文本聚类算法,先运用LSA等方法对文本特征矩阵进行降维处理,再运用RPCL算法进行文本聚类,这些新方法不仅可以有效地降维,还可克服k-means等方法需要预先确定聚类数的困难。
随着信息技术的发展,以电子形式存在的文本信息已经成为人们主要的信息来源.人们迫切需要能够从Web上快速、有效地发现资源和知识的工具.近年来针对文本数据的文本挖掘已逐渐成为人们研究的新课题.其中,对于文本聚类的研究已经引起了广泛的重视,并取得了良好的成果.本文首先对数据挖掘中的聚类分析做了深入的理论研究,以数学的形式表示和讨论了聚类分析中样本类型、样本相似度测量、类的定义等基本概念,分析了五种常用的聚类算法,并对算法性能做了分析与比较.本文随后对于聚类分析在文本挖掘中的应用--文本聚类做了研究,讨论了将无结构的文本数据转化为聚类算法可以处理的结构化数据的方法和以特征向量形式表示的文本聚类算法.最后,给出了一个简单的文本聚类模型,并基于K-means文本聚类算法,对模型做了一种设计和实现.
最后,根据上述研究,本文实现了SOM和SVM-SOM算法,并在此基础上,利用现实领域中提供的语料库对聚类效果进行了测试,同时利用F值、查准率和查全率对两种算法进行了对比实验,并通过加入噪声数据测试了两者的鲁棒性。从实验结果来看后者可以提高聚类效果并具有更好的鲁棒性。
5.学位论文李健聚类分析及其在文本挖掘中的应用2005
基于向量空间模型,提出了一种基于双词关联的文本特征选择新模型,这种模型在向量空间模型的基础上,增加了文本的双词关联信息,使得向量空间模型中所包含的文本特征信息更加丰富、更加准确,结合隐含语义分析方法降维后,不仅有效地降低了维数,还进一步减少噪声凸现文本的语义特征,从而提高文本挖掘的质量。
基于文档标引图特征模型,提出了一种新的基于短语的相似度计算方法,并采用变换函数对文档相似度值进行调整以使其获得了更好的可区分特性,从而更加有利于文本的聚类分析、分类等处理。
将基于后缀树的聚类方法用于中文文本聚类中,这种方法将文本看成是一些短语的集合,通过后缀表达文本的相似关系,实现文本聚类。这种方法可以解决多主题的文本聚类问题,并克服了k-means等硬聚类算法将文本严格划分类问题,实现文本的软聚类。
10.学位论文朱强粒度计算在聚类分析中的应用2007
粒度计算即信息的粒化处理,是关于信息处理的一种新的概念和计算范式,覆盖了粒度方面的方法、理论、技术等几乎所有的领域,是人工智能领域的研究热点之一。它模仿人类的思考方式,即人们能从极不相同的粒度上观察和分析同一问题,而且能够很快地从一个粒度世界跳到另一个粒度世界,往返自如,毫无困难,在知识发现等领域有着非常广泛的应用。
本文链接:/Thesis_Y1005281.aspx
下载时间:2010年5月11日
8.期刊论文修宇.王士同.朱林.宗成庆.XIU Yu.WANG Shitong.ZHU Lin.ZONG Chengqing极大熵球面K均值文本聚
类分析-计算机科学与探索2007,1(3)
提出了一种基于极大熵理论的球面K均值文本聚类算法ME-SPKM.该算法利用了传统文本聚类算法SPKmeans中使用的余弦相似度度量,进而引入极大熵理论构造了适合文本聚类的极大熵目标函数.对文本数据的实验证明了极大熵球面K均值文本聚类算法取得了比传统文本聚类算法更好的聚类效果.
9.学位论文高茂庭文本聚类分析若干问题研究2006
面对大规模的、高维的文本数据,如何建立有效的、可扩展的文本聚类算法是数据挖掘领域的研究热点。针对这些问题,本文对文本聚类分析所涉及的若干问题进行了较深入的研究,主要包括如下几个方面:
提出了一种基于投影寻踪的文本聚类新算法,该方法利用遗传算法寻找最优投影方向,将文本特征空间投影到一维空间上,从而以直观的方式显示
用研究-科学技术与工程2005,5(24)
在分析了传统模糊聚类FCM算法和基于遗传聚类算法优点和不足的基础上,提出了一种基于免疫单亲遗传和模糊C均值的改进遗传聚类算法,克服了FCM的局部最优问题以及标准遗传算法聚类时的搜索速度和聚类精度的矛盾,并将该算法用于文本聚类,实验表明该算法是有效的.
4.学位论文马金亮支持向量机的神经网络中文文本聚类研究2009
7.期刊论文徐森.卢志茂.顾国昌.XU Sen.LU Zhi-Mao.GU Guo-Chang基于矩阵谱分析的文本聚类集成算法-模式
识别与人工智能2009,22(5)
聚类集成技术可有效提高单聚类算法的精度和稳定性,其中的关键问题是如何根据不同的聚类成员组合为更好的聚类结果.文中引入谱聚类算法解决文本聚类集成问题,设计基于正则化拉普拉斯矩阵的谱算法(NLM-SA).该算法基于代数变换,通过求解小规模矩阵的特征值和特征向量间接获得正则化拉普拉斯矩阵的特征向量,并用于后续聚类.进一步研究谱聚类算法的关键思想,设计基于超边转移概率矩阵的谱算法(HTMSA).该算法通过求解超边的低维嵌入间接获得文本的低维嵌入,并用于后续K均值算法.在TREC和Reuters文本集上的实验结果验证NLMSA和HTMSA的有效性,它们都获得比其它基于图划分的集成算法更为优越的结果.HTMSA获得的结果比NLMSA略差,而时间和空间需求则比NLMSA低得多.
其次,针对汉语自身的特点分析了中文文本聚类中所涉及到的关键问题及技术,包括中文切词技术、中文文档特征表示:向量空间模型(VSM)和特征降维的方法,并提出了广义特征降维的理念。
然后,结合自组织特征映射神经网络(SOM)和支持向量机理论(SVM)给出了一种文本聚类算法-支持向量机的神经网络中文文本聚类算法(SVM-SOM),阐述了算法原理,分析了算法的收敛性并列出了算法步骤。
中国科学院计算技术研究所
硕士学位论文
文本聚类分析效果评价及文本表示研究
姓名:周昭涛
申请学位级别:硕士
专业:计算0050601
文本聚类分析效果评价及文本表示研究
随着信息技术的发展,以电子形式存在的文本信息已经成为人们主要的信息来源。人们迫切需要能够快速、有效地发现资源和知识的工具。近年来针对文本数据的文本聚类已逐渐成为人们研究的新课题,已经引起了人们的广泛重视。但是国内中文文本聚类的研究还处于初期阶段,还存在许多问题亟待解决。
本文首先对文本聚类的研究背景和国内外的研究现状进行了介绍,并分析了数据挖掘的相关概念、主要的聚类分析算法以及支持向量机理论。
(4)采用Java、JSP技术开发了B/S模式下用户操作子系统。该子系统采用了JSP技术,实现了人机交互,方便了用户使用,并且通过程序将分析结果画成图形,给出了直观的表示。
3.期刊论文时念云.蒋红芬.徐九韵.SHI Nianyun.JIANG Hongfen.XU Jiuyun改进遗传算法在模糊文本聚类中的应
2.学位论文刘延亮一种文本聚类原型系统的设计与实现2006
本文提出了一种文本聚类系统原型的设计与实现。该系统的设计是针对国家自然科学基金“项目管理中项目关联分析与立项决策支持系统研究”的实际需求而产生的。在自然科学基金的评审过程中,需要由专家对大量的立项建议书进行评审,这一工作是相当繁重的,而文本聚类系统的应用,可以大大减小工作强度,提高工作效率,节约评审时间。本文设计了文本聚类系统的原型框架,并在该体系框架下,详细地讨论了系统中各个子系统的分析设计和实现。本文主要在以下方面开展工作:
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。聚类分析是一个非常活跃的研究领域,是数据挖掘的主要方法之一。它是一种无监督分类:没有预定义的类。聚类通过观察式学习,将数据对象分组为多个类或簇,在同一簇中的对象之间具有较高的相似度,而在不同簇中的对象差别较大。其广泛应用于文本分类、金融分析、数据评估、基因研究及市场调查分析等领域。