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| 文本聚类中权重计算的对偶性策略 | |
| 作者姓名： | 卜东波 白硕 李国杰 |
| 作者单位： | 中国科学院,计算技术研究所,北京,100080 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(69773008 |
| 摘 要： | 在文本聚类/分类处理中,一个重要步骤就是寻找文本的合理表示.在被广泛采用的向量空间模型中,一个文本被表示成一个向量,向量的各维是特征项,而向量空间模型的核心问题就是如何进行特征的抽取和选择.在特征的权重计算中,存在一种对偶性现象.利用迭代的方法来处理和利用这种对偶性,获得了文本的隐含概念.实验结果表明,采用概念空间代替原始词空间来表示文本,能够得到更好的聚类结果. |
| 关 键 词： | 文本聚类 向量空间模型 特征抽取 对偶性 隐含概念空间 |
| 文章编号： | 1000-9825/2002/13(11)2083-07 |
| 收稿时间： | 2001-04-13 |
| 修稿时间： | 2001-04-13 |
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