【摘 要】
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传统的判断2个文档相似性的方法没有考虑到文本背后的语义关联,导致检索系统返回的结果与用户的查询需求之间存在很大的差异。本文提出一种基于LDA主题模型的文本聚类方法,首
【基金项目】
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黑龙江省教育规划重大课题(GJ20170006)
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传统的判断2个文档相似性的方法没有考虑到文本背后的语义关联,导致检索系统返回的结果与用户的查询需求之间存在很大的差异。本文提出一种基于LDA主题模型的文本聚类方法,首先介绍LDA主题模型的应用原理,阐述文本挖掘的基本方法,之后构建LDA主题模型,采用Gibbs抽样的方法进行推导,得到特征词的概率分布,最后用优化聚类中心选择的K-means++方法对测试数据集合聚类,并把设计的LDA-Gibbs模型与传统的TF-IDF模型进行聚类评价对比。实验结果表明,该模型能够提高数据的检索效果,具有良好的推广价值。
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