基于社交特征的多维度文本表示方法
本文关键词：基于社交特征的多维度文本表示方法
【摘要】：Web文本表示方法作为所有Web文本分析的基础工作,对文本分析的结果有深远的影响。提出了一种多维度的Web文本表示方法。传统的文本表示方法一般都是从文本内容中提取特征,而文档的深层次特征和外部特征也可以用来表示文本。本文主要研究文本的表层特征、隐含特征和社交特征,其中表层特征和隐含特征可以由文本内容中提取和学习得到,而文本的社交特征可以通过分析文档与用户的交互行为得到。所提出的多维度文本表示方法具有易用性,可以应用于各种文本分析模型中。在实验中,改进了两种常用的文本聚类算法——K-means和层次聚类算法,并命名为多维度K-means MDKM和多维度层次聚类算法MDHAC。通过大量的实验表明了本方法的高效性。此外,我们在各种特征的结合实验结果中还有一些深层次的发现。
【作者单位】： 贵州大学计算机科学与技术学院;贵州省公共大数据重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61462011,61202089) 高等学校博士学科专项科研基金(20125201120006) 贵州大学引进人才科研项目(2011015);贵州大学研究生创新基金(研理工2016052)
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 1引言文本表示作为文本分析的基础,在文本建模的过程中扮演着很重要的角色,它是将现实世界中的文本转化成由机器可处理的特征表示,然后建立文本分析模型。比较常用的文本表示模型主要有:向量空间模型、概率模型、语言模型等;大多数方法都是从文档本身的角度去考虑,它们的特征
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8 王s，
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