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四维文档向量模型的k-means新闻文本聚类算法: 收藏
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引用; 《西藏大学学报（社会科学版）》2013年第4期28卷 109-112页; 作者：高飞鱼江任芳黄保瑞次旺多吉西藏大学工学院西藏拉萨850000; 传统3DVM(3-Dimension Document Vector Model)由于没有使用新闻报道的时间因子,这使得该模型表示的新闻报道具有不准确性,进而影响新闻报道的聚类结果。本研究在三维文档向量模型的基础上加入了时间因子,提出了四维文档向量模型表示新...; 传统3DVM(3-Dimension Document Vector Model)由于没有使用新闻报道的时间因子,这使得该模型表示的新闻报道具有不准确性,进而影响新闻报道的聚类结果。本研究在三维文档向量模型的基础上加入了时间因子,提出了四维文档向量模型表示新闻报道。最后,用k-means聚类算法进行新闻报道的的无监督聚类。实例验证结果表明本文提出的4DVM和k-means相结合的聚类算法优于3DVM以及VSM(vector space mode)和k-means相结合的聚类算法。; 来源：详细信息评论

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