基于K-Modes聚类的自适应话题追踪技术

传统自适应话题追踪用向量空间模型表示一个话题模型,通常会对话题模型更新带来错误的反馈。针对传统自适应话题追踪中话题模型的不足,提出基于K-Modes聚类的自适应话题追踪方法(K-MATT方法),用话题类中心代替话题模型,把命名实体向量空间模型作为话题类中心,在追踪过程中不断迭代更新话题类中心,直到话题类中心稳定。实验证明K-MATT方法是有效的。