文檔聚類(document clustering)是2018年公布的計算機科學技術名詞。
基本介紹
- 中文名:文檔聚類
- 外文名:document clustering
- 所屬學科:計算機科學技術
- 公布時間:2018年
文檔聚類(document clustering)是2018年公布的計算機科學技術名詞。
文檔聚類(document clustering)是2018年公布的計算機科學技術名詞。定義根據同類文檔相似度較大、不同類文檔相似度較小這一特徵進行文檔分組的過程。出處《計算機科學技術名詞 》第三版。1...
文本聚類(Text clustering)文檔聚類主要是依據著名的聚類假設:同類的文檔相似度較大,而不同類的文檔相似度較小。作為一種無監督的機器學習方法,聚類由於不需要訓練過程,以及不需要預先對文檔手工標註類別,因此具有一定的靈活性和較高...
文檔自動分類的任務可以分為三類:監督式學習的文檔分類,這需要人工反饋數據的一些外在機制。非監督式學習的文檔分類(也被稱作文檔聚類),這類任務完全不依靠外在人工機制。和半監督式學習的文檔分類,是前兩類的結合,它其中有一部分的...
聚類能夠幫助在地球中被觀察的資料庫商趨於的相似性 保險行業 聚類分析通過一個高的平均消費來鑑定汽車保險單持有者的分組,同時根據住宅類型,價值,地理位置來鑑定一個城市的房產分組 網際網路 聚類分析被用來在網上進行文檔歸類來修覆信息...
聚類也能用於對Web上的文檔進行分類,以發現信息。典型要求 可伸縮性:許多聚類算法在小於 200 個數據對象的小數據集合上工作得很好;但是,一個大規模資料庫可能包含幾百萬個對象,在這樣的大數據集合樣本上進行聚類可能會導致有偏的結果...
生物醫學文本聚類通過將相似的文檔聚在一起,不相似的文檔儘量分開,能幫助用戶有效的組織、概括、導航和定位生物醫學文獻信息,幫助生物醫學研究人員解決信息過載的問題。本項目的主要目標是開發出高性能的聚類算法,從而為生物醫學研究人員...
進行功率譜幅度特徵提取,實現大數據的並行搜尋聚類,進行語義本體模型構建,為離群點新建一個簇,依次對每個文檔的主題詞集進行處理,將每個主題詞自動添加入形式背景的屬性集中,採用並行搜尋算法實現對語義大數據的最佳化聚類算法改進。
8.3 LOGML文檔的結構 8.4 LOGML文檔的生成 8.5 基於LOGML的數據挖掘 附錄一:基於語義的XML文檔相似度計算源程式 附錄二:XML文檔聚類算法源程式 參考文獻 作者簡介 潘有能,男,浙江大學副教授潘,湖南醴陵人。浙江大學公共管理學院...
《雙語語料構建與雙語文本聚類研究》是2019年6月南京大學出版社出版的圖書,作者是章成志。內容簡介 《雙語語料構建與雙語文本聚類研究》以多語言文本為研究對象,進行基於多語言文本的文本挖掘,涉及任務主要分為三塊內容,多語言文本的採集...
採用這些模型對半結構化文檔集進行挖掘時,挖掘效果並不理想,因為半結構化文檔的結構信息與連結信息沒有被利用。2000年,D. Guillaume等人在文章《XML文檔聚類》(DamienGuillume and Fionn Murtagh Clustering of XML documents.Computer ...
自動聚類是一種典型的無監督機器學習(無監督學習)方法。聚類試圖將數據集中的樣本劃分為若干個通常不相交的子集,每個子集稱為一個簇,通過這樣的劃分,每一個簇可能對應一些潛在的概念(類別)。需說明的是,概念對於聚類算法而言事先...
高維數據聚類已成為數據挖掘中的一個重要研究方向。因為隨著技術的進步使得數據收集變得越來越容易,導致資料庫規模越來越大、複雜性越來越高,如各種類型的貿易交易數據、Web 文檔、基因表達數據等,它們的維度(屬性)通常可以達到成百上千...
其套用也是相當廣泛,例如市 場或客戶分割、模式識別、生物學研究、空間數據分 析、Web 文檔分類、異常檢測、數據流挖掘。 它可以成為一種單獨的數據挖掘工具。沒有一種算法是十全十美的,根據實際情況使用綜合性的半監督聚類算法。 半...
一種數據媒體和其上所記錄的數據。它具有永久性並可以由人或機器閱讀。在軟體工程中的例子裡包括項目計畫、規格說明書、測試計畫、用戶手冊。——引自DL/T1142—2009《核電廠反應堆控制系統軟體測試》文檔是軟體開發使用和維護中的必備...
Hussin 等提出了把 SOM 和自 適應共振理論 (Adaptive Resonance Theory,ART)模型相結合 用來對文檔進行聚類,先用 SOM 算法對文檔進行劃分, 然後用 ART 對所有的劃分進行聚類。孫放等提出了把 SOM 和多層感知器(Multilayer Perceptron, ...
訓練完成之後,需要對計算機從來沒有見過的文檔進行分類時,便使用這些分類器來進行。這些訓練集包括sogou文本分類分類測試數據、中文文本分類分類語料庫,包含Arts、Literature等類別的語料文本、可用於聚類的英文文本數據集、網易分類文本分類...
1.基於單文檔的數據挖掘 2.基於文檔集的數據挖掘 文本挖掘方法 1.文本分類 文本分類是一種典型的機器學習方法,一般分為訓練和分類兩個階段。2.文本聚類 文本聚類是一種典型的無監督式機器學習方法,聚類方法的選擇取決於數據類型。3....
隱含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA),是一種主題模型(topic model),它可以將文檔集中每篇文檔的主題按照機率分布的形式給出。歷史 LDA首先由Blei, David M.、吳恩達和Jordan, Michael I於2003年提出。理論與算法 模...
文本聚類技術 自動分類技術 文檔信息挖掘技術 基於領域本體的知識組織技術 文檔相似度和相關度計算技術 l 平台軟體技術 組件化技術 模組化技術 面向服務架構的SOA技術 軟體+硬體+資源集成的知識Robot技術 l知識積累解決方案 異構系統數據知識...
第4章 XML聚類研究 4.1 概述 4.2 聚類分析基礎 4.3 XML文檔聚類 4.4 用聚類技術改進XML語義檢索 4.5 基於譜分析的XML文檔聚類方法 4.6 改進的多路譜聚類算法 4.7 基於改進的多路譜聚類算法實現對XML文檔的聚類 4.8 用相關...
在信息檢索問題中,好的聚類算法,即最有效的術語權重方案應該儘量平衡這兩種要素。 假設N為資料庫中的總的文檔數, 表示資料庫中出現索引術語 的文檔數, 為術語 在文檔 中出現的次數。則術語 在文檔中 的規格化頻率 為:...
7.5.4 成對文檔相似度的餘弦相似度311 7.5.5 查找與示例電影相似的電影312 7.5.6 構建電影推薦系統313 7.5.7 獲取流行的電影列表313 7.5.8 成對文檔相似度的Okapi BM25排名315 7.6 文檔聚類322 7.7 電影聚類323 7...
10.6.3 基於文檔聚類的話題發現 284 10.6.4 基於辭彙聚類的話題發現 286 10.6.5 話題演化分析 287 10.6.6 基於NMF的主題建模 287 10.7 社交網路的信息檢索 289 10.7.1 信息檢索的內容拓展策略 290 10....
6.6文檔相似度分析 6.6.1餘弦相似度 6.6.2海靈格-巴塔恰亞距離 6.6.3Okapi BM25排名 6.7文檔聚類 6.8最佳影片聚類分析 6.8.1kmeans聚類 6.8.2近鄰傳播聚類 6.8.3沃德凝聚層次聚類 6.9小結 第7章語義與情感分析 7....
文本挖掘包括了智慧型分詞、關鍵字提取、文本分類、文本聚類、文檔摘要、相關性分析、傾向性分析、語義解析等八大功能構件,實現了較為完備文本挖掘底層算法,性能穩定高效。 # 為檢索系統提供智慧型擴展查詢 # 根據需求解析非結構化...
這種未經處理的文本矢量不僅給後續工作帶來巨大的計算開銷,使整個處理過程的效率非常低下,而且會損害分類、聚類算法的精確性,從而使所得到的結果很難令人滿意。因此,必須對文本向量做進一步淨化處理,在保證原文含義的基礎上,找出對文本...
第14章 文本聚類162 14.1 聚類技術概述163 14.2 文檔聚類164 14.2.1 凝聚層次聚類法165 14.2.2 K-均值165 14.3 詞項聚類167 14.3.1 語義關聯的詞語167 14.3.2 點互信息169 14.3.3 先進方法169 14.4 文本...