基于簇相合性的文本增量聚类算法研究

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时间:2019-02-21

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:签字日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解江西师范大学研究生院有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的电子版和纸质版,允许论文被查阅和借阅。本人授权江西师范大学研究生院可以将学位论

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3、则可较好地处理动态数据,在数据不断更新或增长的情况下,通过扩充已有的聚类结果,可避免大量重复计算,从而减少处理时间,并最终提高聚类性能。本文提出了一种新的基于簇相合性的文本增量聚类算法,它首先利用WordNet计算出每两个词项之间的语义相似度,在统计词项出现频率时,以一定准则累加与它相近词的出现频率,这样能够更准确地为词项分配频率权重。然后计算每个新增文本与所有已有簇之间的相合性,这不仅是简单地计算文本与簇心之间的相似度,同时还考虑到了每个簇之间的相似性。算法将文本加入到相合性得分最高的簇中,并更新所属簇的簇心、均值、方差等特征信息。为进一步提高聚类

4、性能,一旦增量处理完~部分文本,算法将以同样的方式对其中不确定划分的文本进行重新分配。若有文本仍不能确定其类别,则将它加入到与之有最大相合性的簇中,这种情况并不更新该簇的簇心,以避免错误分类造成的结果偏差。本文工作主要如下:1)使用基于词项语义相似度的文本模型。它不仅统计了每个词项的出现频率,而且还根据词项之间的相似度,增加其近义词的词频,从而更加准确地分配词项频率权重。2)提出基于簇相合性的文本增量聚类算法,并使用一种新的方法来计算文本与簇之间的相合性。算法在20newsgroups数据集上进行实验验证,并与经典聚类算法k.means以及新近提出的

5、基于相似度直方图的增量聚类算法进行了对比;使用的评价指标分别为纯度、熵、归一化互信息。此外,我们还详细分析了阈值对算法性能产生的影响。实验结果表明,三个评价指标均显示,本文提出的算法总体效果要优于对比算法,且相较于k-means,计算时间复杂度也大大降低。关键词增量聚类;簇特征;语义相似度;相合性;AbstractRecently,withtherapiddevelopmentofIntemettechnology,moreandmoredataappearsontheline,peopleneedsomeusefultoolstoorganizea

6、ndmanagetextinformationurgently;textclusteringissuchanimportanttechnology.Yet,thetraditionalmethodsprocessallobjectsatthesametime.ifthereiSdataneedtobeupdatedoradded,theyhavetore-clustertheentiredataset.Clearly,thismodeisonlysuitableforstaticdatasample,notsuitableforthedynamics

7、ituation,besidesthetimecomplexityisveryhi曲.Incrementalclusteringismoresuitablefordynamicsituation,whichistheexpansionofexistingclusteringresult,inthecaseofconstantlyupdatedorgrowthofthetargetdata,itispossibletoavoidalotofrepeatedcalculations,reducetheprocessingtime,andalsoimpro

8、vetheeffectofclusteringultimately.Thispaperpresentsane

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