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基于K-means的机构归一化研究
被引量:
10
1
作者
孙海霞
李军莲
吴英杰
《医学信息学杂志》
CAS
2013年第7期41-44,71,共5页
分析k-means算法的核心思想和基本步骤,借鉴现有基于频繁词集的文本聚类初始中心确定方法,提出一种面向大规模机构名称归一化处理应用的机构聚类方法,详细阐述机构聚类中心的生成、相似度算法的选择以及迭代次数问题,其实验和应用效果...
分析k-means算法的核心思想和基本步骤,借鉴现有基于频繁词集的文本聚类初始中心确定方法,提出一种面向大规模机构名称归一化处理应用的机构聚类方法,详细阐述机构聚类中心的生成、相似度算法的选择以及迭代次数问题,其实验和应用效果表现良好。
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关键词
机构归一
机构
聚类
K-MEANS
频繁词集
相似度计算
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职称材料
题名
基于K-means的机构归一化研究
被引量:
10
1
作者
孙海霞
李军莲
吴英杰
机构
中国医学科学院医学信息研究所
出处
《医学信息学杂志》
CAS
2013年第7期41-44,71,共5页
基金
国家"十二五"科技支撑计划项目"科技知识组织体系的协同工作系统和辅助工具开发"(项目编号:2011BAH10B02)
文摘
分析k-means算法的核心思想和基本步骤,借鉴现有基于频繁词集的文本聚类初始中心确定方法,提出一种面向大规模机构名称归一化处理应用的机构聚类方法,详细阐述机构聚类中心的生成、相似度算法的选择以及迭代次数问题,其实验和应用效果表现良好。
关键词
机构归一
机构
聚类
K-MEANS
频繁词集
相似度计算
Keywords
Institutions normalization
Institutions cluster
K-means
Frequent word sets
Similarity computation
分类号
G203 [文化科学—传播学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于K-means的机构归一化研究
孙海霞
李军莲
吴英杰
《医学信息学杂志》
CAS
2013
10
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