基于語(yǔ)義的短文本聚類算法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、針對(duì)短文本聚類過(guò)程中存在的三個(gè)主要挑戰(zhàn):特征關(guān)鍵詞的稀疏性、高維空間處理的復(fù)雜性和簇的可理解性，提出了一種基于語(yǔ)義的短文本聚類算法。該算法通過(guò)詞語(yǔ)集合表示短文本，緩解了短文本特征關(guān)鍵詞的稀疏性問(wèn)題;利用短文本集的頻繁項(xiàng)集和語(yǔ)義相似度來(lái)獲取聚類中心，有效克服了傳統(tǒng)聚類算法對(duì)聚類中心敏感的缺點(diǎn)，解決了簇的理解性問(wèn)題;借助漢語(yǔ)語(yǔ)義相似度間接計(jì)算短文本數(shù)據(jù)之間的相似度，避免了高維空間的運(yùn)算。同時(shí)在挖掘頻繁項(xiàng)集的過(guò)程中，針對(duì)串行頻繁項(xiàng)集挖掘算法效

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