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利用改进的信息增益特征选择的方法 ,对文本进行了有效的自动聚类。从语料库中抽取了 2 5 0篇文本 ,利用向量空间模型和信息增益特征降维方法 ,构造文本特征向量 ,并最终利用 C-均值方法聚类 ,聚类结果精度、召回率、F- measure分别达到 0 .82、0 .88、0 .83
改进的信息增益特征选择方法在文本聚类中的应用
【摘 要】
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利用改进的信息增益特征选择的方法 ,对文本进行了有效的自动聚类。从语料库中抽取了 2 5 0篇文本 ,利用向量空间模型和信息增益特征降维方法 ,构造文本特征向量 ,并最终利用
【机 构】
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宁波大学管理科学与工程系,南京大学工商管理系
【出 处】
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现代图书情报技术
【发表日期】
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2004年12期
【基金项目】
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国家社会科学基金项目部分研究成果 (项目编号 :0 0 BTQ0 15 );浙江省教育厅高校科研项目,编号为 2 0 0 40 997
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