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文本聚类中的关键技术研究的中期报告.docx


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该【文本聚类中的关键技术研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【文本聚类中的关键技术研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。文本聚类中的关键技术研究的中期报告本文是文本聚类中的关键技术研究的中期报告,旨在介绍已完成的工作和下一步的研究计划。一、已完成的工作通过对文本聚类相关的文献进行综述和分析,我们了解了文本聚类的相关技术,并对其进行了分类和总结。基于此,我们选择了三种主流的文本聚类算法进行研究和实现:-means算法:通过对文本进行词袋模型的表示,将文本转化为基于向量空间模型的数学对象,进而运用K-means算法对文本进行聚类。:通过建立树状结构的聚类模型,逐层合并最相似的文本,最终得到全局聚类结果。:基于密度定义文本的聚类结构,通过改变密度的定义方法得到不同的聚类结果。在实现这三种算法的过程中,我们发现原有算法存在一些问题,比如K-means算法对初始聚类中心的选择方式敏感,层次聚类算法对于噪声和异常点容易失效,基于密度的聚类算法在密度定义过于简单时结果不稳定。因此,我们针对这些问题进行了改进和优化。二、下一步的研究计划在已有工作的基础上,我们计划继续开展以下研究::目前文本聚类中主要采用的是词袋模型,但该模型忽略了文本中单词的顺序和语义相关性。因此,我们计划研究优化文本表征技术,以提高文本聚类的准确度。:目前的文本聚类算法主要针对单一数据源,而随着多源数据的普及,我们计划研究多源异构数据聚类问题。:将文本分成不同的类别是一回事,但更能胜任丰富的任务是要为每个类别(簇cluster)分配一个有意义的名称。我们计划探讨如何在保持聚类准确度的前提下提高聚类结果的可解释性。通过以上研究,我们期望为文本聚类领域的研究和实践做出更多贡献。

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  • 时间2024-04-16