【摘 要】
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针对传统多维度文本聚类算法把文本表示与聚类过程分离,忽略了维度间的互补特性的问题,提出了一种差异互补的迭代式多维度文本聚类算法——CMDC,实现文本聚类与特征调整过程的统一优化。CMDC算法挑选维度聚类间结果的互补文本,基于局部度量学习算法利用互补文本促进聚类的特征调优,以维度的度量一致性来解决多维度文本聚类的划分一致性。实验结果表明,CMDC算法有效地提升了多维度聚类性能。
【机 构】
：
贵州大学计算机科学与技术学院,贵州省公共大数据重点实验室,贵州省智能人机交互工程技术研究中心
【基金项目】
：
国家自然科学基金资助项目(No.61462011,No.91746116),国家自然科学基金联合基金资助项目(No.U1836205),贵州省科学技术基金资助项目(No.[2020]1Z055)
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针对传统多维度文本聚类算法把文本表示与聚类过程分离,忽略了维度间的互补特性的问题,提出了一种差异互补的迭代式多维度文本聚类算法——CMDC,实现文本聚类与特征调整过程的统一优化。CMDC算法挑选维度聚类间结果的互补文本,基于局部度量学习算法利用互补文本促进聚类的特征调优,以维度的度量一致性来解决多维度文本聚类的划分一致性。实验结果表明,CMDC算法有效地提升了多维度聚类性能。
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