一种基于《知网》的中文文本聚类算法的研究

被引：7

作者：

赵鹏 ^{[1
]}

蔡庆生 ^{[2
]}

机构：

[1] 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

[2] 中国科学技术大学计算机系

来源：

计算机工程与应用 | 2007年 / 12期

关键词：

向量空间模型; 本体论; 知网;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

针对基于关键词集的中文文本聚类算法中存在的问题,将《知网》引入到中文文本的特征表示中,并在此基础上提出了一种基于《知网》的中文文本聚类算法。该算法在中文文本表示中加入了基于《知网》的概念特征,实验结果表明该算法能够更好地将语义相关的中文文档聚集在一起,与传统的基于关键词集的中文文本聚类算法相比,聚类质量得到了较大提高。

引用

页码：162 / 163

页数：2

共 4 条

[1] 基于Bayes潜在语义模型的半监督Web挖掘 [J].