| 一种基于自适应重心向量的主题检测方法 |
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| 引用本文： | 潘渊,李弼程,张先飞.一种基于自适应重心向量的主题检测方法[J].计算机工程,2009,35(3):80-82. |
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| 作者姓名： | 潘渊 李弼程 张先飞 |
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| 作者单位： | 解放军信息工程大学信息工程学院,郑州,450002 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划) |
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| 摘 要： | 针对影响主题检测性能的2个重要因素——相似主题的判定和主题漂移问题，提出一种基于自适应重心向量的主题检测方法。该方法将命名实体信息应用到特征表示上，将命名实体向量和关键词向量相结合表示主题的重心向量，以有效区分相似主题。采用增量聚类检测主题，在增量聚类过程中不断修正主题重心，以解决主题漂移的问题。实验结果与性能比较表明，该方法能有效提高主题检测的性能。
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| 关 键 词： | 主题检测 主题漂移 命名实体 主题重心向量 |
| 修稿时间： | |
Topic Detection Approach Based on Adaptive Center Vector |
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| PAN Yuan,LI Bi-cheng,ZHANG Xian-fei.Topic Detection Approach Based on Adaptive Center Vector[J].Computer Engineering,2009,35(3):80-82. |
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| Authors: | PAN Yuan LI Bi-cheng ZHANG Xian-fei |
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| Affiliation: | Institute of Information Engineering;PLA Information Engineering University;Zhengzhou 450002 |
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| Abstract: | Similar topic detection and topic excursion are two important factors which affect the performance of topic detection. For these two problems,this paper proposes a topic detection approach based on adaptive center vector. By using information of name-entity in feature representation,it combines name-entity vector and keyword vector to construct topic center vector,which can detect similar topic efficiently. Based on the idea of single-pass clustering,the algorithm modifies topic center dynamically. Experime... |
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| Keywords: | topic detection topic excursion name-entity topic center vector |
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