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J-GLOBAL ID：201902236920498412   整理番号：19A0096469

改良類似度とクラス中心ベクトルに基づく半教師つき短文書クラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A semi-supervised short text clustering algorithm based on improved similarity and class-center vector

著者 (5件)： Li Xiaohong (西北師范大学計算机科学与工程学院,甘粛蘭州,730070) ,  Ran Hongyan (西北師范大学計算机科学与工程学院,甘粛蘭州,730070) ,  Gong Jiheng (西北師范大学計算机科学与工程学院,甘粛蘭州,730070) ,  Yan Li (西北師范大学計算机科学与工程学院,甘粛蘭州,730070) ,  Ma Huifang (西北師范大学計算机科学与工程学院,甘粛蘭州,730070)
資料名： Jisuanji Gongcheng Yukexue  (Jisuanji Gongcheng Yukexue)
巻： 40  号： 9  ページ： 1710-1716  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2938A  ISSN： 1007-130X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 短文書クラスタリングアルゴリズムの欠点を分析することにより,改良類似性とクラス中心ベクトルに基づく半教師つき短文書クラスタリングアルゴリズムを提案した。最初に,強いカテゴリー区分度語を定義して,分類情報を抽出して,強いカテゴリー区分度単語集合を構築し,そして,初期特徴に基づく余弦類似性と強いカテゴリー区分度語の類似性を,効果的に融合し,そして,より合理的な改良短文書類似性計算式を,得た。次に,サンプルとクラスの中心ベクトルの類似性を計算することによって,未分類のサンプルを正確に分割し,同時に,データの集合とクラスの中心ベクトルをアップデートして,強いカテゴリーの識別度語を再抽出した。この過程を繰り返し,すべてのデータのクラス分けを実現する.実験結果は,他のアルゴリズムと比べて,提案したアルゴリズムがクラスタ化精度と時間効率において大いに改良されるのを示している。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  クラスタ化 ,  単語 ,  *ベクトル ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 計算式 ,  *クラスタリングアルゴリズム ,  類似度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 類似度 ,  クラス ,  ベクトル ,  教師 ,  文書 ,  クラスタリングアルゴリズム