短文本聚類算法
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標(biāo)簽：聚類算法(12092)
針對短文本特征極度稀疏、上下文依賴性強等特點，以自頂向下的策略，提出一種基于核心詞項平均劃分相似度的短文本聚類算法CTMPS。該方法首先在整個短文本語料庫中計算詞項之間的概率相關(guān)性，以此為基礎(chǔ)對短文本中詞項進(jìn)行加權(quán)，將權(quán)值較大的詞項作為最能代表該短文本的核心詞項形成核心詞項集；以信息論為基礎(chǔ)，將核心詞項作為劃分依據(jù)計算平均劃分相似度，選擇平均劃分相似度值最大包含該核心詞項的短文本形成一類，用此策略反復(fù)迭代直到滿足要求。最后，實驗結(jié)果表明，本文提出的方法顯著地提高了短文本聚類的性能。
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