基于LSSWM模型的交并式动态扩展聚类算法

为获取Web上中文人物的精确信息,特别是同名人的分辨,提出了一种基于LSSWM模型的交并式动态扩展聚类算法。通过构建中心词库,对每篇文档建立基于中心距离、中心段、篇章长度等潜在语义信息的语句-词条矩阵LSSWM,利用交并式动态扩展聚类算法,对相似文档进行聚类。实验表明,该算法在保持人物语义信息的连贯性、突出不同位置语义信息重要性的同时,对文档的聚类有较高的准确性。