作者：顾晓雪; 章成志社会标签特征选择文本聚类
摘要：【目的】探索社会标签与文本内容的结合对文本聚类的影响。【方法】采用Engadget中英文博客数据，使用TF×IDF、TextRank、TextRank×IDF三种特征抽取方法，线性函数和Sigmod函数进行相似度加权，AP算法进行聚类。【结果】结果表明，TF×IDF的聚类效果最好，两种加权对英文博文聚类有不同程度的改善，但在中文博文聚类中，Sigmod加权结果稍有下降，线性加权比Sigmoid加权方法效果更好。【局限】没有找出标签相似度与内容相似度最佳的权重系数。AP聚类算法不能应用于大数据，聚簇过多影响聚类结果的展示。【结论】社会标签与文本内容相似度的线性加权能改善Web文本聚类结果。
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