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lda 聚类范文|基于LDA的改进K-means算法在文本聚类中的应用

本文作者:王春龙;张敬旭;成功正常投稿发表论文到《计算机应用》2014年01期,引用请注明来源400期刊网!



【摘要】:针对传统K-means算法初始聚类中心选择的随机性可能导致迭代次数增加、陷入局部最优和聚类结果不稳定现象的缺陷,提出一种基于隐含狄利克雷分布(LDA)主题概率模型的初始聚类中心选择算法。该算法选择蕴含在文本集中影响程度最大的前m个主题,并在这m个主题所在的维度上对文本集进行初步聚类,从而找到聚类中心,然后以这些聚类中心为初始聚类中心对文本集进行所有维度上的聚类,理论上保证了选择的初始聚类中心是基于概率可确定的。实验结果表明改进后算法聚类迭代次数明显减少,聚类结果更准确。
【论文正文预览】:0引言随着互联网的不断发展,网络上文本信息呈爆炸式增加,如何精准有效地发现、组织和利用海量文本背后的有用信息成为一个热门话题[1],文本聚类技术作为自然语言处理的预处理步骤[2],对文本进一步分析和处理产生了重要的影响。目前比较经典的文本聚类算法大致分为划分方法、
【文章分类号】:TP301.6;TP391.1
【稿件关键词】:主题模型K-means聚类中心文本聚类隐含狄利克雷分布
【参考文献】:
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  • 孟庆海;基于社会书签的个性化查询词扩展技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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  • 刘萍;软件体系结构恢复的研究与实现[D];大连理工大学;2010年
  • 姜荣;时间序列的聚类和关联规则挖掘研究[D];辽宁师范大学;2010年
  • 李丹丹;基于权重设计的聚类融合算法研究及应用[D];辽宁工程技术大学;2009年
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  • 刘铭;王晓龙;刘远超;;基于语义的高维数据聚类技术[J];电子学报;2009年05期
  • 刘涛,吴功宜,陈正;一种高效的用于文本聚类的无监督特征选择算法[J];计算机研究与发展;2005年03期
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  • 王卫玲;刘培玉;刘克非;;一种用于Web文本聚类的特征选择方法[J];计算机应用与软件;2007年01期
  • 陈恩红;王上飞;宁岩;王煦法;;一种利用代表点的有效聚类算法设计与实现[J];模式识别与人工智能;2001年04期
  • 郭建生,赵奕,施鹏飞;一种有效的用于数据挖掘的动态概念聚类算法[J];软件学报;2001年04期
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  • 李伟;黄颖;;文本聚类算法的比较[J];科技情报开发与经济;2006年22期
  • 尉建兴;崔冬华;宁晓青;;蛙跳算法在Web文本聚类技术中的应用[J];电脑开发与应用;2011年05期
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  • 韩红旗;朱东华;汪雪锋;;类关联词约束的K-Means半监督文本聚类方法[J];微计算机信息;2010年15期
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  • 胥威汀;刘俊勇;刘友波;;基于SOM和ID3算法综合分析的负荷特性研究[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(中册)[C];2008年
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  • 李柠;李少远;席裕庚;;pH中和过程的多模型预测控制[A];第二十届中国控制会议论文集(上)[C];2001年
  • 刘文;熊仁生;许峰;;CCD立靶测量系统目标检测方法讨论[A];大珩先生九十华诞文集暨中国光学学会2004年学术大会论文集[C];2004年
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  • 孔万增;基于学习的人脸识别研究[D];浙江大学;2008年
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  • 李荣青;一种改进的文本聚类中心选择算法的研究[D];辽宁工程技术大学;2008年
  • 王玉伟;面向用户兴趣的web文档聚类研究[D];中国石油大学;2008年
  • 庞俊;基于确定话题和情感极性的博客文本聚类研究[D];武汉理工大学;2010年
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【稿件标题】:lda 聚类范文|基于LDA的改进K-means算法在文本聚类中的应用
【作者单位】:华北电力大学控制与计算机工程学院;甘肃省电力公司;
【发表期刊期数】:《计算机应用》2014年01期
【期刊简介】:《计算机应用》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊,计算机应用杂志具有正规的双刊号,其中国内统一刊号:CN51-1307/TP,国际刊号:ISSN1001-9081。计算机应用杂志社由四川省科学技术协会主管、主办,本刊为月刊。自创刊以来,......更多计算机应用杂志社(http://www.400qikan.com/qk/5984/)投稿信息
【版权所有人】:王春龙;张敬旭;


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