基于语义相似度的文本聚类算法的研究--《南京航空航天大学》2007年硕士论文
基于语义相似度的文本聚类算法的研究
【摘要】：
文本聚类在很多文本挖掘和信息检索系统中发挥着重要的作用。这种技术可以改善检索性能、提供导航/浏览机制、发现相似文本等。因此,对文本聚类的研究已成为数据挖掘中一个非常重要的课题。
文本聚类的首要问题是文本数据的数学表示。目前多数文本聚类算法都是以向量空间模型(VSM)为基础的。这种文本表示方法非常简单,但却引发了高维稀疏的问题。而且,基于向量空间模型的聚类算法都没有很好地解决文本数据所特有的两个自然语言问题:近义词和多义词。所有这些问题都极大干扰了文本聚类算法的效率和准确性,使文本聚类的性能下降。尽管人们提出通过向量空间权重调整和降维来解决上述问题,但是这些方法都有自身的缺点。向量空间权重调整法实际上并没有解决以上问题,它只能非常有限地提高文本聚类的性能。降维法虽然解决了高维稀疏问题,但是降维的代价一般都非常大。另外,现有的文本聚类算法大多没有给出聚类描述的方法。
为了避免上述问题的产生,本人采用了一种新的思路,即采用语义相似度作为文本间相似度的度量。为了完善这一思想,本文对文本表示,语义相似度计算以及聚类算法作了深入讨论。提出了一种更利于语义相似度计算的概念列表文本表示法;结合Quillian的联合概念距离计算的方法,提出了文本间语义相似度的计算方法;最后提出了一种基于语义相似度的文本聚类算法—TCUSS算法。TCUSS算法利用语义相似度作为文本间相似度的度量,不仅解决了多义词和近义词的问题,而且不会产生高维稀疏的问题。TCUSS算法以图为基础进行聚类分析,避免了算法对聚簇形状的限制。经实验证明,TCUSS算法比以往的文本聚类算法具有更高的分类正确率。
【关键词】：
【学位授予单位】：南京航空航天大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2007【分类号】：TP18【目录】：
ABSTRACT5-10
第一章 绪论10-16
1.1 文本聚类的研究背景10-11
1.2 文本聚类概述11-13
1.2.1 文本聚类的定义11
1.2.2 文本聚类的应用11-12
1.2.3 文本聚类面临的挑战12-13
1.2.4 文档聚类的一般过程13
1.3 本文的研究13-14
1.4 论文大纲14-16
第二章 文本数据的数学模型16-27
2.1 文本预处理16-20
2.1.1 分词16-17
2.1.2 词根还原17-18
2.1.3 停用词过滤18-19
2.1.4 英文文本预处理的过程19-20
2.2 文本数据的数学描述20-22
2.2.1 向量空间模型20-21
2.2.2 其它文本数据表示法21-22
2.3 距离计算方法22-24
2.3.1 Minkowski 距离22
2.3.2 Cosine 距离22-23
2.3.3 Pearson 距离23
2.3.4 扩展Jaccard 距离23
2.3.5 Kullback-Leibler(KL)距离23-24
2.4 概念列表表示法24-25
2.5 小结25-27
第三章 语义相似度27-41
3.1 WORDNET ：一个词汇数据库27-31
3.1.1 WordNet 简介27-28
3.1.2 名词的语义关系28-31
3.1.2.1 继承关系28-30
3.1.2.2 整体部分关系30
3.1.2.3 反义关系30-31
3.2 概念间语义相似度31-39
3.2.1 相似度的定义31-33
3.2.2 概念（synset）间语义相似度的计算33-39
3.2.2.1 基于节点的方法33-35
3.2.2.2 基于边的方法35-37
3.2.2.3 混合法37-38
3.2.2.4 扩展的混合法38-39
3.3 文本间语义相似的计算39-40
3.4 小结40-41
第四章 基于语义相似度的文本聚类算法41-49
4.1 传统的文本聚类技术41-45
4.1.1 层次凝聚聚类法41-43
4.1.2 平面划分聚类法43-44
4.1.3 神经网络聚类法44-45
4.1.4 基于密度的聚类法45
4.2 一种基于语义相似度的文本聚类算法（TCUSS）（TEXT CLUSTERING USING SEMANTIC SIMILARITY）45-47
4.3 聚簇描述47-48
4.4 小结48-49
第五章 实验和结果49-68
5.1 文本预处理49-54
5.1.1 文本预处理的输入51
5.1.2 分词51-52
5.1.3 停用词过滤和词根还原52
5.1.4 判断是否具有名词词性52-54
5.2 语义相似度计算54-58
5.2.1 WordNet54
5.2.2 WordNet:: QueryData54
5.2.3 Text::Similarity54
5.2.4 WordNet::Similarity54-56
5.2.5 单词间语义相似度的计算56-58
5.2.6 文本间语义相似度的计算58
5.3 聚类算法58-61
5.4 实验61-67
5.4.1 数据集61
5.4.2 实验环境61-62
5.4.3 实验结果62-67
5.4.3.1 单词间语义相似度实验结果与分析62-65
5.4.3.2 聚类算法的实验结果与分析65-67
5.5 小结67-68
第六章 总结68-70
参考文献70-75
在学期间的研究成果及发表的学术论文76
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京公网安备75号基于Web文本的聚类算法的应用研究--《湖北工业大学》2009年硕士论文
基于Web文本的聚类算法的应用研究
【摘要】：
随着因特网的讯速发展,互联网的数据信息量越来越大。如何对互联网的信息进行分析,便捷准确的挖掘出需要的信息知识急需解决。对聚类分析的研究可在相当程度上解决这个问题,不仅可以节省时间,并且可以提高效率。将聚类研究理论用于Web挖掘具有深刻的理论意义和重要的实际价值。本文从理论和实践两个方面分析与研究了聚类技术在Web文本挖掘中的应用。
Web文本挖掘涉及众多领域的重要内容,包括:数据挖掘、信息检索、智能算法等。而本文研究的文本聚类技术是其中的重要内容之一,它不仅是一种非指导学习方法,而且不需干涉,可由计算机自动处理。
本文研究的重点是通过文本聚类技术对中文文本对象进行聚类操作,首先有侧重点的对挖掘过程中的重要阶段进行研究,主要包含文本的预处理阶、聚类分析阶段。在预处理阶段,根据特征选取的特点,利用遗传学的基本知识采用一种基于遗传策略的特征选取方法。它可以在非监督学习的情况下对用特征向量来表示的文本个体进行降维操作,可以起到降低聚类算法的复杂度,保证聚类精度的作用。在聚类算法阶段,通过比较各种聚类算法的优缺点,重点分析了经典的K-means算法,然后提出一种对孤立点先检测再提取最后归并的改进K-means(WIPD)算法。改进的WIPD算法首先遍历整个样本数据集,找出所有的孤立点等异常数据进行提取,接下来对提取后的样本集进行聚类,在处理时采用自适应策略与基于最大距离的聚类中心相结合的选取方法,在相当程度上避免了聚类结果陷入局部最优的局面,在聚类完成后再将这些孤立点整理后归并入聚类结果当中,从而确保聚类结果的完整性,排除孤立点对聚类结果的影响。通过在matlab平台的实验证明改进的WIPD算法具有优良的属性,并且新算法具有的特点比原算法要好的多。最后,本文将改进前后的聚类算法应用到实际的系统当中,实现了中文Web文本聚类的整个过程,通过系统和实验证明了新算法的可行性和有效性。
【关键词】：
【学位授予单位】：湖北工业大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2009【分类号】：TP391.1;TP18【目录】：
ABSTRACT5-9
第1章 绪论9-13
1.1 研究背景9-10
1.2 课题研究的意义10
1.3 Web 文本聚类面对的挑战10-11
1.4 本文的主要内容结构11-13
第2章 相关概念13-17
2.1 数据挖掘13-14
2.1.1 数据挖掘特点13
2.1.2 数据挖掘常用方法13-14
2.2 WEB文本挖掘14-15
2.2.1 Web 挖掘14
2.2.2 文本挖掘简介14-15
2.3 数据标准化15
2.4 文本表示15-16
2.4.1 向量空间模型15-16
2.4.2 特征抽取16
2.5 本章小结16-17
第3章 WEB 文本挖掘技术17-22
3.1 WEB文本挖掘的过程17-18
3.2 WEB 文本预处理技术18-21
3.2.1 Web 文本去噪18
3.2.2 中文文本分词18-19
3.2.3 文本特征表示19-20
3.2.4 文本特征选取20-21
3.3 本章小结21-22
第4章 基于遗传策略的特征选取方法22-29
4.1 遗传算法22
4.2 基于遗传策略的特征选取方法22-27
4.2.1 基本思想22-23
4.2.2 算法的基本流程23-27
4.3 实验分析27-28
4.4 本章小结28-29
第5章 基于文本的聚类算法的改进与应用29-48
5.1 文本聚类29-32
5.1.1 聚类的研究属性29-30
5.1.2 文本聚类的特点30-32
5.2 文本聚类算法的比较32
5.3 聚类算法的比较32-33
5.4 K-means 算法分析33
5.4.1 K-means 算法33
5.4.2 经典K-means 算法的局限性33
5.5 改进 K-means(WIPD)算法33-39
5.5.1 基本思想33-34
5.5.2 检测提取孤立点阶段34-36
5.5.3 聚类阶段36-37
5.5.4 整理阶段37
5.5.5 算法步骤37-39
5.5.6 改进K-means 算法聚类流程39
5.6 实验与分析39-41
5.6.1 聚类性能评价指标39-40
5.6.2 文本数据聚类实验40-41
5.7 改进后聚类算法的原型系统的实现实验论证41-47
5.7.1 实现环境41
5.7.2 数据集的选取41-42
5.7.3 评价方法42-47
5.8 本章小结47-48
第6章 总结与展望48-49
参考文献49-53
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