【摘 要】
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针对现有知识粒度研究中大多研究信息聚类而忽略增量更新的问题,提出了一种基于相似度的信息颗粒更新方法。通过计算新文本特征权向量与信息颗粒质心的相似度,将新文本添加到
【机 构】
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武汉理工大学电子商务与智能服务研究中心
【出 处】
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武汉理工大学学报：信息与管理工程版
【基金项目】
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教育部人文社科基金资助项目（10YJAZH050）
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针对现有知识粒度研究中大多研究信息聚类而忽略增量更新的问题,提出了一种基于相似度的信息颗粒更新方法。通过计算新文本特征权向量与信息颗粒质心的相似度,将新文本添加到相似度最高且高于阈值的信息颗粒下,然后更新信息颗粒的质心,计算颗粒间的相似度,根据结果进行泛化、剪枝、细化和拆分等操作,完成信息颗粒的更新。将其与层次聚类法进行对比实验,结果表明,信息颗粒更新方法在保证性能的同时提升了效率。
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