textrank关键词提取算法与som文本聚类模型的优化研究

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3、研究陈万振学科专业计貸祈应用巧乂指导教师苏一丹教授论文答辩日期２０１６年５月１８号学位授予日期２０１６年６月３０日答辩委员会主席陈友初教授级高级工程师广西大学学位论文原创性和使用授权声明本人声明所呈交的论文，是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除已特别加标注和致谢的地方外，论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的研究成果，也不包含本人或他人为获得广西大一学或其它单位的学位而使用过的材料。与我同工作的同事对本论文的研巧工作所做的贡献均已在论文中作了明确

4、说明。本人在导师指导下所完成的学位论文及相关的职务作品，知识产权归属广西大学。本人授权广西大学拥有学位论文的部分使用权，即：学校有权保存并向国家有关部鬥或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可Ｗ采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。本学位论文属于：□保密，在年解密后适用授权。；－．ｆ■＾＾〇１不保密。＂＂（请在Ｗ上相应方框内打Ｖ）论文作者签名：日期：Ｊ１指导教师签名：＾日期

5、作者联系电话：电子邮箱：ＴｅｘｔＲａｎｋ关键词提取算法与ＳＯＭ文本聚类模型的优化硏究摘要互联网信息技术快速发展，为满足人们对浩翰网络文本信息的检索需。求，文本聚类逐渐成为人们研巧的焦点在文本聚类过程中，关键词提取与聚类算法分析起着至关重要的作用。为改善的文本聚类效果，本文从这两个方面展开研巧：１．提出改进的ＴｅｘｔＲａｎｋ关键词提取算法预处理文本。将基于滑动窗格的词互信息作为边权重加入到ＴｅｘｔＲａｎｋ算法的图模型中，优化了ＴｅｘｔＲａｎｋ算法中候选词评分分配问题－。在此基础

6、上，将候选词的顶点权重单文档词频ＴＦＴｅｒｍＦｒｅｕｅｎｃ加入到ＴｅｘｔＲａｎｋ算法的权值迭代计算公式，用词频（ｑｙ）＂＂一调整词的跳转概率，定程度上解决了等概率跳转问题。实验结果表明：所提算法的准确率、召回率化及Ｆ１值均有提升，算法的迭代计算效率提升２０％；所提取关键词更能代表文本特征，有助于改善后续的文本聚类效果。２．将贝叶斯正则化理论引入ＳＯＭ文本聚类训练算法，在ＳＯＭ权值调整公式中引入反映网络权值复杂性的惩罚项，避免权值调整过程中出现过度拟合；利用贝叶斯推理获取权值调整公式中的最优

7、超参数，使迭代训练一致过程中网络权值和输入样本的概率分布趋于更，达到提升ＳＯＭ文本聚类结果的目的。在ＵＣＩ和文本数据集上的实验结果表明；与传统的ＳＯＭ算法相比．５，所提算法的聚类凝聚度平均提升了１倍，聚类的准确率亦有提高，聚类效果较好。关键词：文本聚类；ＴｅｘｔＲａｎｋ算法；自组织映射叶斯正则化；贝ＩＲＥＳＥＡＲＣＨＯＮＴＨＥＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮＯＦＴＥＸＴＲＡＮＫＫＥＹＷＯＲＤＥＸＴＲＡＣＴＩＯＮＡＬＧＯＲＩＴＨＭＡＮＤＳＯＭＴＥＸＴＣＬＵＳＴＥＲＩＮＧ

8、ＭＯＤＥＬＡＢＳＴＲＡＣＴＷｉｔｈｔｈｅｒａｉｄｄｅｖｅｌｏｍｅｎｔｏｆｉｎｔｅｒｎｅｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ化ｃｈｎｏｌｏｔｅｘｔｐｐｇｙ，’ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｈａｓｒａｄｕａｌｌｂｅｃｏｍｅｔｈｅｆｏｃｕｓｏｆｅｏｌｅｓｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｏｒｄｅｒ化ｍｅｅｔｇｇｙｐｐ化