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一种基于频繁概念集的文本聚类方法

A Text Clustering Method Based on Frequent Concept-Sets
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摘要 针对传统文本表示模型的不足以及文本向量的"高维诅咒"问题,本文提出一种基于频繁概念集的文本聚类方法(CFC)。该方法利用HowNet将文本中的关键词映射为概念,然后使用Apriori算法找出概念文本集中的频繁特征项,我们称之为频繁概念,最后利用CFC算法实现文本聚类。实验表明,较传统的基于频繁特征项的同类方法,该方法能获得更好的聚类效果。
作者 肖杰 黄汉永 张驹
机构地区 中南大学信息科学与工程学院
出处 《计算机系统应用》 2009年第5期81-84,共4页 Computer Systems & Applications
关键词 文本聚类 概念映射 频繁项集 CFC算法
分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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共引文献64

计算机系统应用
2009年 第5期

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