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一种增长型自组织特征映射文本聚类方法
被引量:
1
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作者
张颖超
李继扬
《价值工程》
2012年第16期167-168,共2页
为建设和谐文明的网络环境,提升对网络不良文本信息的识别和应对能力。文章使用一种新颖的基于增长型自组织特征映射(GSOFM)和潜在语义索引(LSI)相结合方法用于不良文本聚类。这两种算法的结合能够发现全局和局部的模式特点。实验在相...
为建设和谐文明的网络环境,提升对网络不良文本信息的识别和应对能力。文章使用一种新颖的基于增长型自组织特征映射(GSOFM)和潜在语义索引(LSI)相结合方法用于不良文本聚类。这两种算法的结合能够发现全局和局部的模式特点。实验在相同的条件下使用了这种新颖的模式并和单一的GSOFM相比较。实验结果证明:这种新的两种技术的结合与单一的GSOFM方法相比提高了聚类结果的精确性,缩短了计算时间,为网络不良文本聚类提供了一种较好的方法。
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关键词
增长型自组织特征映射
不良文本聚类
潜在语义索引
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职称材料
题名
一种增长型自组织特征映射文本聚类方法
被引量:
1
1
作者
张颖超
李继扬
机构
南京信息工程大学信息与控制学院
出处
《价值工程》
2012年第16期167-168,共2页
基金
江苏省产学研联合创新资金-前瞻性联合研究资助项目(BY2011111)
江苏省高校优势学科建设工程资助项目~~
文摘
为建设和谐文明的网络环境,提升对网络不良文本信息的识别和应对能力。文章使用一种新颖的基于增长型自组织特征映射(GSOFM)和潜在语义索引(LSI)相结合方法用于不良文本聚类。这两种算法的结合能够发现全局和局部的模式特点。实验在相同的条件下使用了这种新颖的模式并和单一的GSOFM相比较。实验结果证明:这种新的两种技术的结合与单一的GSOFM方法相比提高了聚类结果的精确性,缩短了计算时间,为网络不良文本聚类提供了一种较好的方法。
关键词
增长型自组织特征映射
不良文本聚类
潜在语义索引
Keywords
growing self-organizing feature map
poor text clustering
latent semantic indexing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种增长型自组织特征映射文本聚类方法
张颖超
李继扬
《价值工程》
2012
1
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