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基于文本挖掘的自动非负矩阵分解的层次聚类方法
1
作者
张文硕
许艳春
谢术芳
《江苏科技信息》
2019年第4期41-43,共3页
随着网络信息技术的飞速发展,人们在如此庞大的信息中如何找到有用的信息成为一个问题,文本挖掘技术在这样的背景下应运而生。为解决层次关系的文字资料的文本挖掘,文章提出一种新自动非负矩阵分解的层次聚类方法。实验结果对实际数据...
随着网络信息技术的飞速发展,人们在如此庞大的信息中如何找到有用的信息成为一个问题,文本挖掘技术在这样的背景下应运而生。为解决层次关系的文字资料的文本挖掘,文章提出一种新自动非负矩阵分解的层次聚类方法。实验结果对实际数据集进行了比较,结果表明,该方法对于所有情况的平均估计要优于其他传统方法,对于具有层次关系的文字资料的数据挖掘是一种较好的方法。
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关键词
非负矩阵分解
层次聚类方法
关联规则
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职称材料
题名
基于文本挖掘的自动非负矩阵分解的层次聚类方法
1
作者
张文硕
许艳春
谢术芳
机构
山东凯文科技职业学院信息工程与艺术设计学院
出处
《江苏科技信息》
2019年第4期41-43,共3页
文摘
随着网络信息技术的飞速发展,人们在如此庞大的信息中如何找到有用的信息成为一个问题,文本挖掘技术在这样的背景下应运而生。为解决层次关系的文字资料的文本挖掘,文章提出一种新自动非负矩阵分解的层次聚类方法。实验结果对实际数据集进行了比较,结果表明,该方法对于所有情况的平均估计要优于其他传统方法,对于具有层次关系的文字资料的数据挖掘是一种较好的方法。
关键词
非负矩阵分解
层次聚类方法
关联规则
Keywords
non-negative matrix factorization
clustering method
association rules
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于文本挖掘的自动非负矩阵分解的层次聚类方法
张文硕
许艳春
谢术芳
《江苏科技信息》
2019
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