基于机器学习的文本聚类描述算法研究

摘要：

标注文档集合聚类后生成的类簇，是主题聚类应用中一项重要并富有挑战性的任务。针对文本聚类结果可读性较弱问题，本文提出了一种增强聚类结果的可理解性与可读性的算法，即基于支持向量机的文本聚类结果描述算法。实验结果表明基于支持向量机的聚类描述算法所取得的效果要优于常规的聚类结果描述方法。

关键词： 聚类描述 文本聚类 支持向量机 机器学习

作者: 章成志

作者单位: 南京理工大学信息管理系南京 210094;中国科学技术信息研究所北京 100038

会议类型: 国内会议

会议名称: 第三届全国信息检索与内容安全学术会议

会议地点: 苏州

会议语种:中文

页码: 216-225

在线出版日期: 2007-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）