基于凝聚点的文本动态聚类分析

提出一种在向量空间模型中基于凝聚点的文本动态聚类方法。

深度动态文本聚类模型DDDC

互联网的飞速发展使得新闻数据呈爆炸增长的趋势。如何从海量新闻数据中获取当前热门事件的主题演化过程成为文本分析领域研究的热点。然而,常用的传统动态聚类模型处理大规模数据集时灵活性差且效率低下,现有的深度文本聚类模型则缺乏一种通用的方法捕捉时间序列数据的主题演化过程。针对以上问题,设计了一种深度动态文本聚类(DDDC)模型。该模型以现有的深度变分推断算法为基础,可以在不同时间片上捕捉融合了前置时间片内容的主题分布,并通过聚类从这些分布中获取事件主题的演化过程。在真实新闻数据集上的实验结果表明,在不同的数据集上,与动态主题模型(DTM)、变分深度嵌入(VaDE)等算法相比,DDDC模型在各时间片的聚类精度均至少提升了4个百分点,且归一化互信息(NMI)至少提高了3个百分点,验证了DDDC模型的有效性。

基于动态文本聚类方法的BBS浏览机制研究

BBS作为信息交流的重要载体,包含了海量的各方面的信息,如何从中快速的寻找到有用的信息是一个亟待解决的问题.提出一种基于动态文本聚类方法的BBS浏览机制,并给出具体的实现方案,从实验结果可见,分类效率和效果均良好.

半监督语义动态文本聚类算法

针对传统的动态文本聚类将描述方式不同的同类文本划分到不同组中;以及聚类类别个数与真实类别数之间差距明显等问题,该文提出了一种半监督语义动态文本聚类算法(SDCS).该算法以语义表征文本的方式来捕获文本间的语义关系,在聚类过程中动态学习类别语义,让文本能根据语义准确聚类.同时该算法利用半监督聚类的方法对新类的产生进行监督,学习符合实际情况的聚类结果.实验结果表明该文提出的算法是有效可行的.