| 扩展向量空间上的短语消息聚类 |
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| 引用本文： | 王乐,田李,贾焰,韩伟红.扩展向量空间上的短语消息聚类[J].计算机研究与发展,2007,44(Z2):157-163. |
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| 作者姓名： | 王乐 田李 贾焰 韩伟红 |
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| 作者单位： | 国防科学技术大学计算机学院,长沙,410073 |
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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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国家重点基础研究发展计划(973计划) |
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| 摘 要： | 基于互联网或移动网的即时通信成为一种广泛应用的大众通信方式.对即时短语消息内容进行聚类可以分析短语消息的内容特征,从而跟踪或发现当前的热门话题,预防或审计犯罪活动,也可以协助建立其他数据挖掘应用.针对短语消息内容短、关键词出现次数少,甚至主题关键词隐藏在上下文或短语会话里的特点,提出了WR-KMeans聚类方法,自动将主体间的交互短语消息合成为会话,使聚类分析对象的内容更长,上下文信息更丰富;对于不在会话中出现,但与会话中的词具有较强语义关系的词,将其扩充进会话的表示向量,从而避免因关键词稀少造成的相似度偏差.WR-KMeans在这种扩展的会话向量集上进行聚类.通过实验与另外两个常用的聚类算法进行比较,WR-KMeans生成的聚类结果具有更好的质量.
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| 关 键 词： | 聚类 向量空间模型 词间相似度 即时短语通信 扩展 向量空间 的短语 聚类算法 Vector Space Model Extended Clustering 质量 结果 比较 实验 会话向量 偏差 相似度 语义关系 上下文信息 分析对象 消息合成 主体间 自动 |
| 修稿时间： | 2007年3月5日 |
Instant Messages Clustering on Extended Vector Space Model |
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| Wang Le,Tian Li,Jia Yan,Han Weihong.Instant Messages Clustering on Extended Vector Space Model[J].Journal of Computer Research and Development,2007,44(Z2):157-163. |
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| Authors: | Wang Le Tian Li Jia Yan Han Weihong |
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