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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)和web2.0站點(diǎn)的迅猛發(fā)展,web對(duì)象的細(xì)粒度聚類技術(shù)已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)。然而已有的絕大多數(shù)聚類模型只關(guān)注對(duì)文本內(nèi)容或文章主題進(jìn)行聚類,聚類結(jié)果粒度較粗,無(wú)法滿足大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)信息檢索的質(zhì)量要求,并且傳統(tǒng)的聚類模型主要應(yīng)用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),無(wú)法處理從網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)源提取的面向web對(duì)象的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
針對(duì)上述挑戰(zhàn),本文提出了基于詞匯信息分布的特征提取算法和自適應(yīng)的記錄合并算法,提高聚類結(jié)果的細(xì)粒度。首先特征提取算法構(gòu)
2、建一個(gè)信息傳遞有向無(wú)環(huán)圖,通過(guò)挖掘web對(duì)象數(shù)據(jù)中特征詞匯的樹(shù)狀概率層次關(guān)系,利用詞匯在圖中信息分布的集中度提取特征,過(guò)濾噪音詞匯,然后利用一階觸發(fā)對(duì)挖掘半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中隱含屬性間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,聚集對(duì)辨別實(shí)體起到關(guān)鍵作用的特征組合,根據(jù)分辨web對(duì)象的能力,為每個(gè)特征詞匯賦予合理的權(quán)重,使記錄的特征向量更具代表性;同時(shí)自適應(yīng)的記錄合并模型在產(chǎn)生基本聚類簇的前提下,為重復(fù)出現(xiàn)在多個(gè)基本聚類簇中的數(shù)據(jù)記錄二次選擇最優(yōu)的目標(biāo)聚類簇,有效提高目標(biāo)聚
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