概念相似度在文本模糊聚类中的应用

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Ｏ引言
文本挖掘是指在大量文本集合或语料库上发现隐含的、有趣的、用的模式和知识。文本聚类是文本挖掘的重要手有段，文本聚类是一种无指导的文档分类，把一个文本集分成它若干称为集簇（ｌｓｒ的子集，个集簇的成员之间具有较大Ｃｕｔ）ｅ每的相似性，集簇之间的文本具有较小的相似性。而文本聚类的方法大致可分为层次凝聚法和平面划分法两种类型“。统的文本聚类算法主要采用基于关键词集的向创传量空间模型（Ｓ，模型是一种统计的文本表示模型，没ＶＭ）此它
ｉｔｃｏｎｄｔｅｆｚｉｌｉｔｉｅｉｅｏｎｎｄｓａｃｏｕｉｇｉｉｍｅｏ．Ｔｅｃｒｅｐｎｉｇｃｕｔｒｇｒｓｌｎｏａｃｕｔｚｓｍｉｒｔｍａｒｘｉｄｒｖｄｆｍｏ —ｉｔｎｅｃｍｐｔｔｓｔｄｈｏｒｓｏｄｎｌｓｅｉｕｔｎａｈｕｙａｙｓｒｎｎｈｈｎｅｓ
维普资讯
第２卷第３９期
ＶＯ．９１２
Ｎｏ．３
计算机工程与设计
ＣｏｍｐｔｒＥｎｉｅｒｎｎｓｇｕｅｇｎｅｉｇａｄＤｅｉｎ
２０年２０８月
Ｆｅ．２０８ｂ０
概念相似度在文本模糊聚类中的应用
唐明珠，张远平，杨佳
（兰州理工大学计算机与通信学院，甘肃兰州７０５）３００
摘要：文本聚类是文本挖掘的一种重要方法。基于形式概念分析和概念相似度，出一种新的多背景文本模糊聚类方法给
Ａｐｌｃｔｏｆｃｎｅｔｓｍｉｒｔｎｔｘｕｚｌｓｅｎｐｉａｉｎｏｏｃｐｉｌｉｙｉｔｆｚｙｃｕｔｒｇａｅｉ
ＴＡＮＧｉｇｚｕＭｎ — ｈ，ＺＨＡＮＧｕｎｐｎ，ＹＡＮＧｉＹａ — ｉｇＪａ
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ＡｂｔａｔＴｘｌｓｅｎｎｉｏｔｎｔｏｘｉｉｇＡｏｅｌ — ｏｔｘｘｚｙｃｕｔｒｎｔｏｎｓｓｒｃ：ｅｔｕｔｒｇｉａｃｉｓｍｐｒｔａｍｅｈｄｉｔｔｎｎ．ｎｖｌｎｅｍｍｕｔｃｎｅｔｅｔｕｚｌｓｅｉｇｍｅｈｄａｄｉｄｌａｅｉｔｆｔｍｏｅｓｄｂｏｏｍａｏｃｐａｙｉｄｃｎｅｔｉｌｒｔｒｐｓｄＴｅｓｍａｔｅａｉｎｈｐｅｗｅｎｍｕｔｃｎｅｔｅｒｓａｅｔｋｎｎｆｒｌｎｅｔｃｎａｌｓｓａｏｃｐｍｉｉｉｐｏｏｅ．ｈｅｎｉｒｌｔｓｉｓｂｔｅｌ－ｏｔｘｙｗｏｄｒｅｎｓａｙｓｃｔｉｒｎｑｉａｅｏｔｉｅｃｏｄｎｅｄｆｅｅｔｅｕｒｍｅｔａｄｔｉａｐｏｃａｅｔｒｆｘｂｌ．Ｆｎｌ，ｔｅｅａｌｓｉｅｌｓｒｔｏｈｒｅｎｓｎｓｐｒａｈｈｓｂｔｅｉｉｔｈｅｌｉｙｉａｌｈｘｍｐｅｉｖｎｔｉｕｔｅｙｇｏｌａ
理论中的核心数据结构。因为概念格能清晰地表示出概念之间的层次结构关系，以它可以将数据库的知识结构进行可所视化。因此，概念格被认为是数据分析的有力工具。概念格
和模型。该方法不仅考虑了多背景关键词之间的语义关系，而且通过非距离计算得到模糊相似矩阵。可根据不同要求得到
相应的聚类结果，有较好的灵活性。最后通过示例说明了所给算法的可行性。具
关键词：形式概念分析；概念相似度；模糊聚类方法；多背景；语义关系中图法分类号：Ｐ８Ｔ１２文献标识码：Ａ文章编号：００７２２０）３０４－３１０．０４（０８０—７５０
ｔｅｆａｉｉｔｆｅａｇｒｔｍ．ｈｓｂｌｏｔｌｏｉｅｉｙｈｈ，
Ｋｅｒｓｆｒａｏｃｐａｙｉ；ｏｃｐｉｌｒ；ｕｚｌｓｅｎｔｏ；ｍｕｔｃｎｅｔｓｍａｔｅａｉｎｈｐｙｗｏｄ：ｏｍｌｎｅｔｌｓｓｃｎａｃｎｅｔｍｉｉｆｚｃｕｔｒｇｍｅｄｓａｔｙｙｉｈｌ —ｏｔｘ；ｅｎｉｒｌｔｓｉｉｃｏ