基于co-occurrence相似度的聚类集成方法

首先提出了一种基于属性值的co-occurrence相似度概念,通过对其进一步的研究,提出了3个等价性表述;然后对属性值之间的co-occurrence相似度进行引申,给出了数据对象之间co-occurrence相似度的定义,并将其成功应用到聚类集成方法中。利用co-occurrence相似度在计算某个初始聚类结果中数据对象之间的相似度时,充分考虑了其他初始聚类结果和该初始聚类结果之间的相互影响和联系。实验表明, 基于co-occurrence相似度的聚类集成（CSCE）方法能有效识别数据之间的细微结构,有助于提高聚类集成的效果。     

基于相似度的蚁群聚类算法

针对于蚁群聚类算法在搬运数据项过程中随机选择移动位置时,由于无效移动导致的算法收敛速度缓慢等缺陷,论文提出了一种基于相似度的蚁群聚类算法.通过设计相似度矩阵,基于相似移动机制将蚂蚁随机移动方式优化为按照相似度矩阵规则实施目的性的关联.实验选取Iis、Wine、Haberman和Balance-scale四种经典数据集,相较于现有的LF算法及GACC算法,结果表明在蚂蚁空载率都为90％的条件下,论文提出的SMACC算法的迭代次数明显降低,均体现出较优的聚类速率.     

基于TF-IDF相似度的标签聚类方法

社会标签系统是Web2.0中提出的新概念,旨在更好地表达用户的兴趣和意愿。标签聚类是社会标签数据挖掘中一个非常重要的研究课题。标签相似度的计算是标签聚类的关键技术。主要工作包括:(1)提出了一种基于TF-IDF的标签相似度计算方法和基于该相似度的聚类算法;(2)分析了影响标签相似度的条件;(3)通过实验表明:与已有方法相比,新方法的准确性更高。     

多特征融合的新闻聚类相似度计算方法

随着网络的发展,互联网已经成为了最重要的新闻媒介。网络上的新闻报道能广泛传播,对社会有着深刻的影响。因此互联网新闻事件的监督和挖掘分析,对政府,企业有着巨大的价值。在进行新闻报道分析的时候,最为重要的任务之一就是把网络上类别杂乱,来源广泛的新闻进行识别和归类。新闻归类主要是基于通用的聚类的方法,其中一项基本的技术就是新闻报道相似度计算。根据需求不同,新闻聚类类别可以是一个事件,或者是一领域。本文针对事件的新闻报道聚类,提出了一种混合特征的相似度计算方法。采用了Tf-Idf和n-gram结合的向量空间模型来得到文本相似度,再通过规则识别出新闻文本中的时间,地点等关键信息,进行关键信息匹配度计算,最后再把两个相似度结合作为最终匹配度。实验表明,混合特征的方法明显提高了事件聚类的准召率。     

用于Web文档聚类的基于相似度的软聚类算法

提出了一种基于相似度的软聚类算法用于文本聚类,这是一种基于相似性度量的有效的软聚类算法,实验表明通过比较SISC和诸如K-mcans的硬聚类算法,SISC的聚类速度快、效率高。最后展望了文本挖掘在信息技术中的发展前景。     

一种基于本体相似度计算的文本聚类算法研究

为了改善文本聚类的质量,得到满意的聚类结果,针对文本聚类缺少涉及概念的内涵及概念间的联系,提出了一种基于本体相似度计算的文本聚类算法TCBO(Text Clustering Based on Ontology).该算法把文档用本体来刻画,以便描述概念的内涵及概念间的联系.设计和改进了文本相似度计算算法,应用本体的语义相似度来度量文档间相近程度,设计了具体的根据相似度进行文本聚类的算法.实验证明,该方法从聚类的准确性和聚类的关联度方面改善了聚类质量.     

面向情感聚类的文本相似度计算方法研究

在文本情感分析时,使用无监督的聚类方法,可以有效节省人力和数据资源,但同时也面临聚类精度不高的问题。相似性是文本聚类的主要依据,该文从文本相似度计算的角度,针对情感聚类中文本—特征向量的高维和稀疏问题,以及对评论文本潜在情感因素的表示问题,提出一种基于子空间的文本语义相似度计算方法(RESS)。实验结果表明,基于RESS的文本相似度计算方法,有效解决了文本向量的高维问题,更好地表达了文本间情感相似性,并获得较好的聚类结果。     

基于二进制数计算相似度的高属性维稀疏数据聚类方法

针对一种特定类型高属性维数据———区间变量型高属性维稀疏数据聚类问题,提出高属性维稀疏信息系统,稀疏特征编码,基于二进制数计算相似度概念,给出一种新的基于二进制数计算相似度的高属性维稀疏数据聚类算法,由于计算属性稀疏特征相似度所采用的是二进制数布尔AND运算,因此,相比目前人们所使用的聚类算法,它是一种计算简单、精度高、聚类质量较高的聚类算法。该算法在高属性维稀疏数据挖掘及聚类分析中有着重要的应用。通过数值算例分析表明该聚类方法有效。     

基于模糊相似度的RPCL文本聚类算法

文本聚类过程中,存在着文本数据空间维数巨大,聚类的数目不能直接确定等问题。为此,有专家学者提出了次胜者受罚的竞争学习(Rival Penalized Competitive Learning)算法,简称RPCL算法。该算法在一定程度上,解决了聚类的数目的确定问题。但是,该算法只适合做低维数据的聚类,对于高维数据聚类效果极差。该文提出了一种改进的RPCL算法,该方法不再采用欧氏距离去计算相似度,而是采用模糊相似度的方法,通过实验表明,改进的RPCL算法在聚类效果上好于经典的RPCL算法。     

基于本体及相似度的文本聚类研究*

为了改善文本聚类的质量,得到满意的聚类结果,针对文本聚类忽略概念的内涵及缺少概念间的联系,设计和改进了基于本体和相似度的文本聚类方法TCBOS(text clustering based on ontology and similarity)。研究了文本预处理及分词的方法,设计了用有限状态自动机来自动提取概念和关系的方法,对概念语义扩展和相似度计算方法进行了改进和完善,通过应用本体的语义相似度来度量文档间相近程度,完善了根据相似度进行文本聚类的K中心点算法。实验证明,该方法从聚类的准确性和聚类的关联度方     

基于耦合度量的多尺度聚类挖掘方法

为了能够更好地对非独立同分布的多尺度分类型数据集进行研究,基于无监督耦合度量相似性方法,提出针对非独立同分布的分类属性型数据集的多尺度聚类挖掘算法。首先,对基准尺度数据集进行基于耦合度量的基准尺度聚类;其次,提出基于单链的尺度上推和基于Lanczos核的尺度下推尺度转换算法;最后,利用公用数据集以及H省真实数据集进行实验验证。将耦合度量相似性（Couple metric similarity, CMS）、逆发生频率（Inverse occurrence frequency, IOF）、汉明距离（Hamming distance, HM）等方法与谱聚类结合作为对比算法,结果表明,尺度上推算法与对比算法相比,NMI值平均提高13.1%,MSE值平均减小0.827,F-score值平均提高12.8%;尺度下推算法NMI值平均提高19.2%,MSE值平均减小0.028,F-score值平均提高15.5%。实验结果表明,所提出的算法具有有效性和可行性。     

基于跨语言广义向量空间模型的跨语言文档聚类方法

跨语言文档聚类主要是将跨语言文档按照内容或者话题组织为不同的类簇。该文通过采用跨语言词相似度计算将单语广义向量空间模型(Generalized Vector Space Model, GVSM)拓展到跨语言文档表示中,即跨语言广义空间向量模型(Cross-Lingual Generalized Vector Space Model,CLGVSM),并且比较了不同相似度在文档聚类下的性能。同时提出了适用于GVSM的特征选择算法。实验证明,采用SOCPMI词汇相似度度量算法构造GVSM时,跨语言文档聚类的性能优于LSA。     

基于整体和局部相似性的序列聚类算法

现有的很多序列聚类算法是基于“局部特征可以表征整个序列”的假设来进行的,即不区分实际应用中序列的整体相似性和局部相似性.这对存在保守子模式的序列,如DNA和蛋白质序列是适用的,但对一些注重整体序列相似性的应用领域,如:在交易数据库中用户购买行为的比较,时间序列数据中全局模式的匹配等,由于难以产生频繁子模式,用基于全局相似性的度量方法进行聚类显得更为合理.此外,在基于局部相似性的序列聚类算法中,选取的局部子模式表征序列的能力也有待进一步提高.由此,针对不同应用领域,分别提出基于整体相似性的序列聚类算法GSClu和基于局部相似性的序列聚类算法LSClu.GSClu和LSClu分别利用带剪枝策略的二分k均值算法和基于有gap约束的强区分度子模式方法对各自领域的序列数据进行聚类.实验采用交易序列数据和蛋白质序列数据,实验结果表明,GSClu和LSClu对各自领域的序列数据具有较快的处理速度和良好的聚类质量.     

基于相似度计算公式改进的K-中心点算法

在传统K-中心点聚类算法中，相似性一般仅仅用距离来进行度量，这种度量方法均基于对象属性之间是独立同分布的，但大多数真实数据对象属性之间都相关联的，因此，本文将引用非独立同分布计算公式，对传统距离计算相似度方法进行替换。同时，由于此公式会依据属性值的频率来进行计算，但数值型数据对于频率并不敏感，因此，本文在引入公式之前，将数值型数据按属性列进行聚类与替换。实验结果表明，本文方法可以提高算法的聚类精度。     

基于XML的检索结果聚类方法

针对XML文档的半结构化特点,提出一种建模XML检索结果片段的新思路,设计综合内容和结构语义信息度量相应文档相似性的方法,给出一种适应检索结果聚类应用需求的动态均值软聚类算法。实验表明,面向XML的检索结果聚类方法聚类效果优于传统方法。     

一种基于ISODATA聚类和改进相似度的证据推理方法

针对智能信息处理中Dempster组合规则不能处理高度冲突的问题, 从内、外证据不确定性分析的角度深入揭示了证据冲突产生的原因, 即证据的冲突性不仅仅根源于证据间的矛盾, 也与证据自身的不确定性密切相关, 提出了一种同时考虑证据自冲突和外部冲突的相似性测度, 然后利用新测度计算证据的众信度, 对证据源进行修正;与此同时, 根据原始证据间的聚类特性, 利用迭代自组织数据分析技术(Iterative selforganizing data analysis techniques algorithm, ISODATA)聚类方法进行聚类, 然后利用Dempster组合规则合成每一聚类中所有证据为证据代表, 并综合众信度和证据在该聚类的频度计算可靠度, 最后, 利用统一组合规则合成证据代表.并通过大量的算例, 同其他方法和自身改进前后进行深入比较, 优势比较明显, 有效地解决了冲突证据合成出现的问题.     

基于XML的检索结果聚类方法

针对XML文档的半结构化特点,提出一种建模XML检索结果片段的新思路,设计综合内容和结构语义信息度量相应文档相似性的方法,给出一种适应检索结果聚类应用需求的动态均值软聚类算法。实验表明,面向XML的检索结果聚类方法聚类效果优于传统方法。