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  1. 融合词项关联关系的半监督微博聚类算法

  2. 针对微博文本内容短、稀疏、高 维等特点,提出一种改进的半监督微博聚类算法。该算法利用词项间的关系丰富文本特征,通过定义词项文档间关联关系和词项文档内关联关系揭示词项间语义的关 联程度,并由此自动生成有标记的数据来指导聚类过程。对词项先验信息进行成对约束编码,构建基于词项间成对约束的三重非负矩阵分解模型来实现微博的半监督 聚类。实验结果表明,该算法可以减少繁琐的人工标记过程,并能高效地进行微博聚类。
  3. 所属分类:其它