利用单词超团的二分图文本聚类算法

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利用单词超团的二分图文本聚类算法

朱君, 曲超, 汤庸

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朱君, 曲超, 汤庸. 利用单词超团的二分图文本聚类算法[J]. 电子科技大学学报, 2008, 37(3): 439-442.

引用本文:

朱君, 曲超, 汤庸. 利用单词超团的二分图文本聚类算法[J]. 电子科技大学学报, 2008, 37(3): 439-442.

ZHU Jun, QU Chao, TANG Yong. Clustering Algorithm of Bipartite Graph Partition Based on Word Hyperclique[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2008, 37(3): 439-442.

Citation:

ZHU Jun, QU Chao, TANG Yong. Clustering Algorithm of Bipartite Graph Partition Based on Word Hyperclique[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2008, 37(3): 439-442.

利用单词超团的二分图文本聚类算法

朱君^1,2,
曲超¹,
汤庸²

1.
东莞理工学院计算机科学与技术系广东东莞 523000;
2.
中山大学计算机科学系广州 510275

基金项目:

国家自然科学基金(60673135;60373081;60736020)

作者简介:
朱君(1976-),女,博士生,讲师,主要从事CSCW、群体感知和信息检索方面的研究.

中图分类号: TP309.4

Clustering Algorithm of Bipartite Graph Partition Based on Word Hyperclique

1.
Department of Computer Science,DongGuan University of Technology Dongguan Guangdong 523000;
2.
Department of Computer Science,Sun Yat-sen University Guangzhou 510275

摘要: 鉴于目前传统文本聚类方法中利用文档间的相似度进行聚类存在的问题,在传统的文本挖掘基础上提出了一种新的文本聚类算法——利用单词超团的二分图文本聚类算法。该算法用文档中单词的关联模式来评估文档间的相似度及主题类别预测,并利用图划分策略来大大降低文档相似度比较算法的复杂度,同时将超团作为特征结构的扩展,可以在一定范围内减少语言信息的丢失,提高聚类效果。经实验证明该算法具有较高的有效性。
- 二分图划分 /
- 文本聚类 /
- 单词超团
Abstract: This paper proposes a new algorithm for document-word co-clustering. After mining semantics with word hyperclique patterns, the document dataset with a bipartite graph is described. Then, the efficient graph partitioning algorithm is employed to partition this graph, so that the high computational overhead of traditional clustering algorithms over huge document datasests can be avoided. During clustering, word hyperclique patterns that are full of document semantics are preserved. In this way, our algorithm partially circumvents the problem of loosing document semantics, which happens a lot in traditional clustering algorithms based on document pairwise similarity alone. Finally, the extensive experimental results demonstrated the effectiveness of this algorithm in document clustering accuracy and cluster topic detection.
- bipartite partition /
- documents clustering /
- word hyperclique

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利用单词超团的二分图文本聚类算法

1. 东莞理工学院计算机科学与技术系广东东莞 523000;

2. 中山大学计算机科学系广州 510275

基金项目:

国家自然科学基金(60673135;60373081;60736020)

作者简介:
朱君(1976-),女,博士生,讲师,主要从事CSCW、群体感知和信息检索方面的研究.

收稿日期: 2008-04-11
修回日期: 2008-04-20
刊出日期: 2008-06-15

中图分类号: TP309.4

关键词:

摘要: 鉴于目前传统文本聚类方法中利用文档间的相似度进行聚类存在的问题,在传统的文本挖掘基础上提出了一种新的文本聚类算法——利用单词超团的二分图文本聚类算法。该算法用文档中单词的关联模式来评估文档间的相似度及主题类别预测,并利用图划分策略来大大降低文档相似度比较算法的复杂度,同时将超团作为特征结构的扩展,可以在一定范围内减少语言信息的丢失,提高聚类效果。经实验证明该算法具有较高的有效性。

English Abstract

朱君, 曲超, 汤庸. 利用单词超团的二分图文本聚类算法[J]. 电子科技大学学报, 2008, 37(3): 439-442.

引用本文:

朱君, 曲超, 汤庸. 利用单词超团的二分图文本聚类算法[J]. 电子科技大学学报, 2008, 37(3): 439-442.

ZHU Jun, QU Chao, TANG Yong. Clustering Algorithm of Bipartite Graph Partition Based on Word Hyperclique[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2008, 37(3): 439-442.

Citation:

ZHU Jun, QU Chao, TANG Yong. Clustering Algorithm of Bipartite Graph Partition Based on Word Hyperclique[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2008, 37(3): 439-442.

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