文本聚类的重构策略研究

该文提出面向文本距离并独立于聚类过程的聚类重构策略。提出邻近域的概念并阐述了邻近域规则,设计了高斯加权邻近域算法。利用高斯函数根据样本与聚簇中心的距离为样本赋权,计算聚簇间距。基于邻近域权重对文本聚类的结果实施重构。使用拆分算子拆分稀疏聚簇并调整异常样本;使用合并算子合并相似聚簇。实验显示聚簇重构机制能够有效地提高聚类的准确率及召回率,增加聚簇密度,使得形成的聚类结果更加合理。