作者：张仪; 陈国; 张再跃短文本语义归一化离线聚类在线聚类
摘要：随着大数据时代的到来，用户短文本数据呈爆炸性增长，充分利用聚类分析技术获取短文本中的有用信息显得十分重要。聚类分析作为一种重要的知识发现手段，是将对象按其特征的相似程度进行归类的过程。为此，提出了一种可增量面向用户短文本聚类方法。该方法包括离线聚类和在线聚类两大类，前者在短文本预处理的基础上，利用无关语词典对短文本中的无关语进行识别和清理，再利用词类词典对短文本进行语义归一化；同时还提出了基于多特征融合的相似度计算方法，以实现对文本的相关性聚类。后者则以离线聚类结果为特征，对在线文本进行在线聚类操作，将离线聚类结果和在线聚类结果进行合并，以生成最终的聚类结果。为验证该方法的有效性与可行性，与基于特征向量的相似度方法进行了对比实验。实验结果表明，该方法的聚类召回率可达73％，聚类精度达到87．7％，F值为79．6％，均优于基于特征向量的方法。
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