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基于SOM聚类的文本挖掘知识展现可视化研究
被引:2
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
薛浩
马静
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
南京航空航天大学经济与管理学院
马静
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
朱恒民
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
姚静
机构
:
[1]
南京航空航天大学经济与管理学院
来源
:
情报理论与实践
|
2009年
/ 32卷
/ 07期
关键词
:
知识可视化;
文本挖掘;
自组织映射神经网络;
聚类;
知识地图;
D O I
:
10.16353/j.cnki.1000-7490.2009.07.001
中图分类号
:
TP311.13 [];
学科分类号
:
1201 ;
摘要
:
本文旨在以可视化的知识地图展现防务快讯文本挖掘下的挖掘结果,为情报工作者获取知识提供方便。当前,文本挖掘的可视化展现在方法和技术上都是一个难点,本文尝试在文本挖掘系统中引入SOM神经网络算法,该方法在知识可视化方面效果比较突出,配合国防词汇本体非常清晰的层次结构,能够很好地将文本挖掘系统采集到的防务信息聚合成有序的知识并以色块图的形式展现给用户。实验结果表明这种方法聚类结果准确,可视化展示界面简单明了,方便用户了解热点问题、获取知识,便于支持决策。
引用
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页码:120 / 123
页数:4
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