【摘 要】
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文档聚类是实现话题检测与跟踪的重要方法.传统的硬聚类算法在处理边界数据时存在很大缺陷,影响话题检测的效果.针对这一问题,本文提出一种改进的基于容错粗糙集的聚类方法,利用某些文档特征项协同出现,构造特征项容错关系,扩充特征项的描述能力,最后用特征项容错类描述文档之间的相似关系,实现了话题检测与跟踪的过程.实验证明,该方法能够有效的处理边界数据,提高文本聚类的效果.
【机 构】
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西安电子科技大学 西安 710071 西安电子科技大学 西安 710071 北京电子科技学院 北京
【出 处】
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第四届全国信息检索与内容安全学术会议
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文档聚类是实现话题检测与跟踪的重要方法.传统的硬聚类算法在处理边界数据时存在很大缺陷,影响话题检测的效果.针对这一问题,本文提出一种改进的基于容错粗糙集的聚类方法,利用某些文档特征项协同出现,构造特征项容错关系,扩充特征项的描述能力,最后用特征项容错类描述文档之间的相似关系,实现了话题检测与跟踪的过程.实验证明,该方法能够有效的处理边界数据,提高文本聚类的效果.
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