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一种基于图理论和SOM网络的文本聚类方法

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一种基于图理论的SOM算法涉及机器学习领域和离散数学领域，其包括如下步骤：步骤1、获取文本数据，并对数据进行分词、去除停用词处理；步骤2、使用word2vec方法生成文本数据内每个词对应的词特征向量表达，用于词与词之间关系的度量；步骤3、将步骤1和2得到的词特征向量表达数据由输入层采用全连接的方式输入到竞争层；步骤4、训练SOM网络，并将SOM网络的输出作为图切割层的输入；步骤5、在图切割层对由SOM网络的输出构成的无向图进行图切割；步骤6、将图切割层得到的矩阵输入到输出层，在输出层采用WTA(Winner Takes All)机制得到最终聚类结果。本发明解决文本聚类时最佳聚类数目不易确定的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN111241289B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京工业大学;

    申请/专利号CN202010054710.8

  • 发明设计人 刘博;王慧娜;

    申请日2020-01-17

  • 分类号G06F16/35;G06N3/08;

  • 代理机构北京思海天达知识产权代理有限公司;

  • 代理人刘萍

  • 地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号

  • 入库时间 2022-08-23 13:35:18

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