【摘 要】
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为实现文档在不同概念层次下的自动聚类,研究了潜在语义空间中维度的统计特性,发现对应大奇异值的维度描述了语义元素间的共性,对应小奇异值的维度描述了语义元素间的特性,呈
【机 构】
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华中科技大学,Institute of Intelligent Systems
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为实现文档在不同概念层次下的自动聚类,研究了潜在语义空间中维度的统计特性,发现对应大奇异值的维度描述了语义元素间的共性,对应小奇异值的维度描述了语义元素间的特性,呈现出潜在语义空间维度与概念粒度之间隐含的对应关系.基于这种认识,通过采用不同维度来实现文档在不同概念粒度下的聚类,并获得了很好的聚类准确率.另外,在基于潜在语义分析的文档聚类算法中,采用文档自检索矩阵的行向量,代替低维文档向量作为聚类对象,获得了更好的聚类准确率.
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