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文献的向量表示方法对文献聚合、聚类和分类等研究是重要的。本文在向量空间模型（VSM）的基础上，通过补充文献特征此间的潜在语义相关性，提出了潜在语义向量空间模型（CLSVSM），并采用CNKI的学科分类文献为样本进行实验检验，结果显示新模型在文献聚类效果上明显好于VSM模型。
数字文献资源高维向量表示模型与聚类检验1）
【摘 要】
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文献的向量表示方法对文献聚合、聚类和分类等研究是重要的。本文在向量空间模型（VSM）的基础上，通过补充文献特征此间的潜在语义相关性，提出了潜在语义向量空间模型（CLSVSM），并采用C
【机 构】
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山西大学数学科学学院，太原030006 山西大学管理与决策研究所，太原030006;武汉大学中国科学评价研究中心,武汉,430072;
【出 处】
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情报学报
【发表日期】
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2014年10期
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