共 4 条
基于K-Modes聚类的自适应话题追踪技术
被引：12
作者：
任晓东
[1
,2
]
张永奎
[1
,2
]
薛晓飞
[1
,2
]
机构：
[1] 山西大学计算机与信息技术学院
[2] 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
来源：
关键词：
话题追踪;
K-MATT方法;
话题类中心;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
传统自适应话题追踪用向量空间模型表示一个话题模型,通常会对话题模型更新带来错误的反馈。针对传统自适应话题追踪中话题模型的不足,提出基于K-Modes聚类的自适应话题追踪方法(K-MATT方法),用话题类中心代替话题模型,把命名实体向量空间模型作为话题类中心,在追踪过程中不断迭代更新话题类中心,直到话题类中心稳定。实验证明K-MATT方法是有效的。
引用
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页数：3
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