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四维文档向量模型的k-means新闻文本聚类算法
1
作者
高飞
鱼江
+2 位作者
任芳
黄保瑞
次旺多吉
《西藏大学学报(社会科学版)》
CSSCI
2013年第4期109-112,共4页
传统3DVM(3-Dimension Document Vector Model)由于没有使用新闻报道的时间因子,这使得该模型表示的新闻报道具有不准确性,进而影响新闻报道的聚类结果。本研究在三维文档向量模型的基础上加入了时间因子,提出了四维文档向量模型表示新...
传统3DVM(3-Dimension Document Vector Model)由于没有使用新闻报道的时间因子,这使得该模型表示的新闻报道具有不准确性,进而影响新闻报道的聚类结果。本研究在三维文档向量模型的基础上加入了时间因子,提出了四维文档向量模型表示新闻报道。最后,用k-means聚类算法进行新闻报道的的无监督聚类。实例验证结果表明本文提出的4DVM和k-means相结合的聚类算法优于3DVM以及VSM(vector space mode)和k-means相结合的聚类算法。
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关键词
4dvm
新闻文本
K-MEANS聚类
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职称材料
题名
四维文档向量模型的k-means新闻文本聚类算法
1
作者
高飞
鱼江
任芳
黄保瑞
次旺多吉
机构
西藏大学工学院
出处
《西藏大学学报(社会科学版)》
CSSCI
2013年第4期109-112,共4页
基金
2011年度西藏自治区大学生创新性实验训练计划项目"基于向量空间模型的藏文文本倾向性分析系统的设计与实现"阶段性成果
项目号:2011CX051
文摘
传统3DVM(3-Dimension Document Vector Model)由于没有使用新闻报道的时间因子,这使得该模型表示的新闻报道具有不准确性,进而影响新闻报道的聚类结果。本研究在三维文档向量模型的基础上加入了时间因子,提出了四维文档向量模型表示新闻报道。最后,用k-means聚类算法进行新闻报道的的无监督聚类。实例验证结果表明本文提出的4DVM和k-means相结合的聚类算法优于3DVM以及VSM(vector space mode)和k-means相结合的聚类算法。
关键词
4dvm
新闻文本
K-MEANS聚类
Keywords
4dvm
News texts
k-means clustering algorithm
分类号
TP311.1 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
四维文档向量模型的k-means新闻文本聚类算法
高飞
鱼江
任芳
黄保瑞
次旺多吉
《西藏大学学报(社会科学版)》
CSSCI
2013
0
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参考文献
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