一种基于谱分割的短文本聚类算法

短文本具有稀疏高维的特点,现有聚类算法在大规模短文本上的聚类精度较低且效率低下。针对该问题,提出一种以谱聚类理论作支撑,基于谱分割准则RMcut的新聚类算法。依据谱聚类理论,将短文本集合构建成一张带权无向图,并计算得到文档-文档的相似度矩阵,为聚类算法提供信息。不断迭代地用2-way方式划分该图,划分过程中使用RMcut值作为划分是否终止的条件,利用Prim算法将原图中的顶点加入到聚族中,以得到质量较高的聚类结果。实验结果表明,该算法具有较高的时间性能,与K-means算法、词共现聚类算法及基于免疫的聚类算法相比,聚类结果更准确。