基于关联规则的文本主题深度挖掘应用研究

发布时间：2017-09-14 18:25

  本文关键词：基于关联规则的文本主题深度挖掘应用研究

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【摘要】：【目的】准确理解文本信息中潜在的知识关联,丰富文本知识挖掘的方法。【方法】将主题模型和关联规则相结合,运用LDA主题模型抽取文本中的主题集合,在实现文本降维的同时,实现文本在语义空间的表达;通过关联规则进一步挖掘文本中主题的语义关联。【结果】设置合理的支持度和置信度阈值,可以有效地挖掘文本中潜在知识的关联,实现对文本的深入"理解"。【局限】数据预处理过程中,用户自定义词典的设计会对实验结果产生一定的影响。【结论】提出一种非结构化文本信息潜在语义关联挖掘的新思路,改善了针对文本信息知识发现的效果。
【作者单位】： 华东师范大学信息管理系;上海图书馆;
【关键词】： 关联规则 主题模型 文本主题
【基金】：上海哲学社会科学一般项目“基于主题模型的学科交叉知识发现研究”(项目编号:2016BTQ002)的研究成果之一
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 1引言随着信息技术和互联网通信技术的发展与普及,产生了大量的文本信息,文本信息的快速增长使得人们在信息处理和检索中面临前所未有的挑战。对文本的理解,不仅有助于信息检索、内容发现等情报工作的开展,同时对信息的有效分类、组织也提供了借鉴。然而文本信息的组织形式是

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本文编号：851597