一种结合上下文语义的短文本聚类算法

发布时间：2017-06-12 04:01

  本文关键词：一种结合上下文语义的短文本聚类算法，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：短文本因具有特征信息不足且高维稀疏等特点,使得传统文本聚类算法应用于短文本聚类任务时性能有限。针对上述情况,提出一种结合上下文语义的短文本聚类算法。首先借鉴社会网络分析领域的中心性和权威性思想设计了一种结合上下文语义的特征词权重计算方法,在此基础上构建词条-文本矩阵;然后对该矩阵进行奇异值分解,进一步将原始特征词空间映射到低维的潜在语义空间;最后通过改进的K-means聚类算法在低维潜在语义空间完成短文本聚类。实验结果表明,与传统的基于词频及逆向文档频权重的文本聚类算法相比,该算法能有效改善短文本特征不足及高维稀疏性,提高了短文的本聚类效果。
【作者单位】： 电子工程学院;
【关键词】： 短文本聚类 上下文语义 奇异值分解 K均值算法
【基金】：国家自然科学基金(61273302)资助
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 本文受国家自然科学基金(61273302)资助。1引言智能移动终端的普及使得移动互联网成为内容发布与共享的主要平台。由于移动终端屏幕相对较小,移动互联网中的内容更多以短文本形式呈现。如何从海量短文本数据中自动分析提取有价值的信息成为亟待解决的问题。文本聚类技术通过将

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本文编号：443147