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蒋宗礼 (蒋宗礼.) | 赵思露 (赵思露.)

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摘要:

检索结果聚类能够有效帮助提高获取信息的效率和质量.针对传统文本聚类模型存在数据维数过高、缺乏语义理解等问题,提出一种面向检索结果聚类的融合共现分析主题建模算法.基于改进的LDA模型,对得到的"文档-主题"概率分布进行聚类分析,采用K-means算法完成聚类过程,最后提出根据聚类中心提取主题词作为类簇标签.实验结果表明,改进的LDA算法在检索结果聚类应用上不仅获得了很好的聚类效果,类簇标签也有良好的可读性.

关键词:

共现分析 检索结果聚类 类簇标签 LDA

作者机构:

  • [ 1 ] [蒋宗礼]北京工业大学
  • [ 2 ] [赵思露]北京工业大学

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ISSN: 1672-7800

年份: 2018

期: 12

卷: 17

页码: 177-181

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