文本聚类综述

被引：19

作者：

吴启明

易云飞

机构：

[1] 河池学院计算机与信息科学系

来源：

河池学院学报 | 2008年 / 02期

关键词：

文本聚类; 综述; 降维; 聚类算法; 聚类评价;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

聚类作为一种自动化程度较高的无监督机器学习方法,近年来在信息检索、多文档自动文摘、智能搜索引擎、短文本信息处理等领域获得了广泛的应用。本文首先讨论了文本聚类(Text clustering)的应用,然后对文本聚类算法、聚类关键技术进行了综述。

引用

页码：86 / 91

页数：6

共 16 条

[1]

知识发现.[M].史忠植著;.清华大学出版社.2002,

[2] 利用上下文提高文本聚类的效果 [J].

丘志宏 ;

宫雷光 .

中文信息学报, 2007, (06) :109-115

[3] 基于COSA算法的中文文本聚类 [J].

谷波 ;

李济洪 ;

刘开瑛 .

中文信息学报, 2007, (06) :65-70

[4] 密度敏感的半监督谱聚类 [J].

王玲 ;

薄列峰 ;

焦李成 .

软件学报, 2007, (10) :2412-2422

[5] SOM聚类算法在文本分类上的应用 [J].

丁露 ;

崔平 .

现代情报, 2007, (09) :162-164

[6] 一种基于DASOM的两阶段中文文本聚类方法 [J].

朱红灿 ;

唐毅 .

情报杂志, 2007, (09) :101-104

[7] 一种基于语义内积空间模型的文本聚类算法 [J].

彭京 ;

杨冬青 ;

唐世渭 ;

付艳 ;

蒋汉奎 .

计算机学报, 2007, (08) :1354-1363

[8] 海量短语信息文本聚类技术研究 [J].

王永恒 ;

贾焰 ;

杨树强 .

计算机工程, 2007, (14) :38-40

[9] 基于混合并行遗传算法的文本聚类研究 [J].

何婷婷 ;

戴文华 ;

焦翠珍 .

中文信息学报, 2007, (04) :55-60

[10] 一种基于《知网》的中文文本聚类算法的研究 [J].

赵鹏 ;

蔡庆生 .

计算机工程与应用 , 2007, (12) :162-163

← 1 2 →