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[期刊] 情报科学
[作者]
刘江华
【目的/意义】非常态分布状态下,LDA主题模型的检索效果较差;在数据量较小的情况下LDA主题模型计算出来的正确率较低。【方法/过程】本文提出一种基于Kmeans聚类算法的LDA主题模型检索方法,本检索方法以Kmeans算法为基础,对文本主题进行聚类和语义相关度分析,避免了传统LDA主题模型存在的诸多缺陷。【结果/结论】实验结果显示,不论是一般还是多义主题关键词的检索,本文的LDA主题模型在耗时和准确率上均比本文列出的其他三种主题模型具有明显的优势,进一步验证了本文提出方法的有效性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 房小可
伴随着微博的日趋流行,对微博信息的检索逐渐成为人们获取第一消息的手段。其中文本聚类和主题发现是信息检索领域的有效方法,采用适当的方法是影响微博短文本信息检索质量的关键因素。文章针对文本聚类和LDA主题模型的互补特征,综合考虑了微博特殊文体和短文本聚类效率问题,提出了基于频繁词集的文本聚类和基于类簇的LDA主题挖掘相融合的微博检索方法,给出了针对微博文体的一种新的主题检索模型。实验表明,该方法不仅能有效地划分微博文本,并且能清晰地挖掘类簇中潜在主题。
关键词：
文本聚类 主题检索 微博
[期刊] 图书情报工作
[作者]
付永贵
针对用户对索引项要求的不同提出改进余弦向量度量法(ICVMM)文本检索模型,该模型将索引项分为主索引项和特征索引项,根据查询相关文本集中特征索引项相关性概率值来修改文本和查询特征索引项的初始权值;通过实例对传统余弦向量度量法(TCVMM)文本检索模型和ICVMM文本检索模型的查询效率进行对比,说明ICVMM文本检索模型的查询结果更接近用户的需求。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郭少友
在文本检索过程中充分利用词语之间的上下文关系有助于提高检索性能。首先对已有的相关工作进行综述;然后针对已有研究对词语上下文关系应用不足的现状,提出一种基于词语上下文关系的文本检索算法;最后通过实验对该算法进行验证。
关键词：
文本检索 上下文关系 检索算法
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王亚民 赵显亮
在Gnutella系统中,节点之间转发消息的方式是泛洪,这必然会导致网络拥塞。根据小世界理论,在基于非结构化的P2P网络中构建具有小世界特性的P2P网络,使得网络中的每个节点都维护一定数量的邻居节点作为短程连接,同时每个节点还要维护一些长程连接来提高文本检索效率和减少节点之间的通信开销。
关键词：
小世界现象 对等网络 文本检索
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
俞扬信
本文借鉴文本检索领域的研究成果,利用标注文字信息描述单个模型的语义,采用语义树表达三维模型间的语义,基于WordNet计算检索关键词与语义树中节点的语义相似性,返回语义相关性强的模型。提出较灵活的返回策略,筛选各语义相关节点的代表模型,便于用户进一步优化检索结果。实验结果表明,基于语义树的三维模型检索方法能够提高信息检索的效率,具有较高的理论及应用价值。
关键词：
信息检索 语义树 三维模型 语义相似性
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李超
本文针对目前搜索引擎存在的检索结果缺乏组织导致检准率不高的问题,提出一种基于主题和分众分类的信息检索优化方法。首先对用户检索主题进行获取和表达,然后以社会标签为聚类项,采用向量空间模型实现基于分众分类的文档主题聚类,并将检索结果按相似度和标签"受欢迎度"复合排序,达到提高检索准确率和优化检索的效果。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
边鹏 赵妍 苏玉召
从嵌入式NSTL文本推荐系统的检索词推荐需求入手,分析原有方法的不足,引入共词分析方法和分化理论,提出一种新的最佳聚类数确定方法,改进最小类间距离和平均类内距离的计算方法,强化聚类结果的推荐效果,同时使推荐效果可以随着样本数据的变化而动态调整。最后,运用实验验证该方法的有效性。
[期刊] 情报杂志
[作者]
阮光册 夏磊
[目的/意义]检索结果聚类能够帮助用户快速地浏览系统返回的检索结果。传统的基于向量空间的检索结果聚类缺乏对文本深层次的语义联系的挖掘,使得聚类结果的可读性、可理解性存在不足。因此,对检索结果进行语义层面的分析,并实现基于语义的检索结果聚类研究,具有重要的理论和实践意义。[方法/过程]将LDA主题模型与K-means算法相结合,利用LDA模型实现文本潜在语义的识别,将"文本-潜在主题"概率分布作为Kmeans聚类依据进行聚类分析,最后提取与聚类中心最近的主题的描述词作为检索结果聚类的标签。[结果/结论]实验
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱红灿 陈星星
欧氏距离条件下的聚类分析没有考虑指标间的相关性,基于模型的聚类方法存在多重共线性影响参数稳定性等问题,针对上述问题,文章在欧式距离条件下对变量间具有相关性的数据样本进行聚类分析时,先构建变量间相关性结构的回归相关模型,再通过差分分析对变量间的多重共线进行消除,然后做聚类分析。并以1996—2011年9个省份城市教育投入情况进行聚类分析,结果表明,给出的聚类方法是有效的。
关键词：
相关性 聚类 差分分析 多重共线
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
张大庆 徐再花
构造了一个描述数据集模糊划分结果是否清晰的度量。通过综合考虑数据集划分结果的清晰度、紧致性、分离度等因素,得到一个判别模糊聚类的最佳聚类数的有效性指标函数。这个有效性指标函数兼顾到数据集的模糊划分和数据集的几何结构特性,提高了判别结果的准确度。针对人工数据集与真实数据集进行了仿真试验,并与部分已有指标函数的试验结果进行比较,结果表明:所给出的有效性指标函数能够准确地判别试验中所使用的人工数据集与经典真实数据集的聚类数,并且误判率较低。
关键词：
聚类分析 模糊C-均值聚类 有效性指标
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
裴超 肖诗斌 江敏
大规模文档集中潜藏的语义信息一般可以用潜在狄利克雷（ＬＤＡ）主题模型识别，因为微博短文本语义稀疏，所以在微博短文本聚类中的应用并不理想。利用传统的潜在狄利克雷分布的主题模型来给微博建模，得到的微博用户分布并不直观，通过改进的ＬＤＡ模型将用户表示为主题概率向量，不仅能够充分地挖掘文本隐藏的语义信息，同时能够直观地呈现用户的主题分布。提出基于密度区域划分的Ｋ－ｍｅＡｎｓ算法对微博用户进行聚类。使用真实的微博数据集进行验证，与传统的Ｋ－ｍｅＡｎｓ聚类方法对比，采用该方法对微博用户的聚类能够有较明显的提高。
关键词：
微博 主题模型 文本聚类 k均值算法
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘伟权 钟义信
借助词类标注提高文本检索效率的可行性分析刘伟权钟义信（北京邮电大学信息工程系北京１０００８８ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅａｕｔｈｏｒｓｄｉｓｃｕｓｓｔｈｅｐｏｓｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔ...
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐晓玲 何燕
个性化检索是信息检索领域研究的热点。要实现个性化检索必须收集用户兴趣。用户兴趣不能一概而论,针对不同的查询,用户的兴趣应该不同。选取与当前查询相关的检索历史构建查询上下文,通过查询上下文对检索结果进行重新排序。实验证明,个性化检索性能有所提高,提高的因素来自于最临近的几次检索历史,而更长的历史数据会使系统的运行效率下降,同时还会带来嗓音。
关键词：
个性化检索 用户兴趣 查询上下文
[期刊] 统计与决策
[作者]
颜斌 邓光明
聚类有效性指标是评价一种聚类方法划分质量和确定最佳聚类数目的重要工具。文章提出了一种新的聚类有效性指标——T指标,该有效性指标利用最小生成树思想计算类内内聚度,在计算的过程中不再与聚类中心发生直接联系。经反复实验证明新的有效性指标对各种形状分布的划分均有良好的评价表现,且能正确确定各种重叠度数据集的聚类数目。
关键词：
聚类 有效性指标 最小生成树 聚类数目
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