基于向量空间模型的文本聚类算法
基于向量空间模型的层次聚类算法在文本挖掘中的应用
同和 相 似 兴 趣 的 用 户 模 板 分 为一 类 ，通 过 与类 重 心 向
表达 形 式 。 常用 的 文本 信 息特 征 表示 有 布 尔逻 辑 模型 、 向量 空间模型 （ Ｖ Ｓ Ｍ） 、概率模 型及 混合模型 ，其 中向量
空 间模 型 最 大 的优 点 在于 将 非 结 构 化 和 半 结 构 化 的 文
第ｌ ３卷 第 １ 期 ２ ０ １ ３ 年３ 月
温 州 职 业 技 术 学 院 学 报
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｗｅ ｎ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｖｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ＆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ Ｃｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ
、 ， ０ｌ ＿ １ ３ Ｎｏ． １
本 表 示 为 向量 形 式 ， 使 得 各 种数 学处 理 成 为 可 能 。
点是 距 离和 规 则 的 相 似 度 容 易 定 义 ， 不 需 要事 先确 定
聚类 个 数 ，容 易 发现 类 的层 次 关 系， 聚 类 成其 它 形状 。 本 文 基 于 向 量 空 间模 型 ， 采 用 文 本 聚 类 中 的 层 次 聚 类 算法，实现文本数据 的挖掘。
数 据 等文 本 数 据 的结 构 表 达 非 常 有 限 ； 文 本 数 据 中 的
内容 是 人 类的 自然 语 言， 现 有 的 数 据 挖 掘 技 术 仍 无 法
基于向量空间模型的文本分类研究
目录1 绪论 (1)1.1 研究意义 (1)1.2 文本分类的研究现状 (2)1.3 论文的研究内容及组织结构 (5)2 文本分类相关技术 (6)2.1 文本分类过程 (6)2.2 文本预处理 (7)2.3 特征降维 (8)2.4 文本表示 (9)2.5 分类算法 (11)2.6 分类性能的评价 (11)2.6.1 文本分类语料库与测试方法 (11)2.6.2 评价指标 (12)2.7 本章小结 (13)3 特征选择方法研究 (14)3.1 几种常用的特征选择方法 (14)3.1.1 文档频率 (14)3.1.2 互信息 (14)3.1.3 信息增益 (15)3.1.4 统计量CHI (16)2χ3.2 改进的互信息特征选择方法 (16)3.3 特征选择方法的实验分析 (17)3.4 本章小结 (21)4 基于蚁群聚类的文本分类算法 (23)4.1 几种常用文本分类算法 (23)4.1.1 类中心向量算法 (23)4.1.2 朴素贝叶斯算法 (24)4.1.3 支持向量机 (25)4.1.4 KNN 算法 (29)4.2 蚁群聚类 (31)4.2.1 聚类 (31)4.2.2蚁群聚类 (32)4.3 基于蚁群聚类的KNN分类算法 (35)4.4 分类算法的实验分析 (37)4.5 本章小结 (42)5 文本分类系统的设计与实现 (43)5.1 文本分类系统总体设计 (43)5.2 系统实现 (43)5.2.1训练模块 (44)5.2.2分类模块 (47)5.3 本章小结 (49)6 全文总结及未来工作展望 (50)6.1 全文总结 (50)6.2 工作展望 (50)参考文献 (52)致谢 (55)1 绪论1.1 研究意义随着计算机技术和网络技术的飞速发展，包括文本信息在内的各种信息资源呈现爆炸式增长。
面对如此庞大而且急剧膨胀的信息海洋，如何高效地组织和管理这些信息，并快速、准确、全面地从中搜索到用户所需要的信息是当前信息科学与技术领域面临的一大挑战[1]。
基于多约简 Fisher-VSM 和 SVM 的文本情感分类
基于多约简 Fisher-VSM 和 SVM 的文本情感分类邢玉娟;谭萍;曹晓丽【摘要】为了提高文本情感分类准确率，提出基于多约简 Fisher 向量空间模型和支持向量机的文本情感分类算法。
该算法首先采用 Fisher 判别准则提取 TF-IDF 特征向量，然后依据低维文档向量空间模型间的相似度对文档进行聚类，减少文档的数目。
该算法从维度和数量两个方面对文档的向量空间模型进行约简，以期提高支持向量机的训练速度和分类性能。
仿真实验结果表明，该算法具有良好的召回率和分类准确率。
%We propose a novel text sentiment classification algorithm in this paper,it is based on multi-reduced Fisher-VSM and SVM,to improve the accuracy of text sentiment classification.The algorithm first adopts Fisher’s discriminant criterion to extract TF-IDF eigenvector, and then clusters the documents according to the similarity between vector space models of low-dimension documents so as to reduce their numbers.The algorithm makes reduction on vector space model of documents from two aspects of dimensionality and number so as to improve the training speed and classification performance ofSVM.Simulation experimental results demonstrate that the proposed algorithm has good re-call ratio and classification accuracy.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2016(033)009【总页数】5页(P301-305)【关键词】文本情感分类;Fisher 判别比;向量空间模型;支持向量机【作者】邢玉娟;谭萍;曹晓丽【作者单位】兰州文理学院数字媒体学院甘肃兰州 730000;兰州文理学院数字媒体学院甘肃兰州 730000;兰州文理学院数字媒体学院甘肃兰州 730000【正文语种】中文【中图分类】TP181随着互联网技术的飞速发展，人们将网络作为发表个人观点、评价产品和服务的平台，相应的网络文本评论信息呈爆炸式增长。
向量聚类算法范文
向量聚类算法范文一、定义向量聚类算法，又称为聚类分析、群集分析或非监督学习，是一种无监督机器学习算法，用于将数据集中的数据点分组或聚类成为不同的簇。
这些簇是由数据点的相似性来决定的，相似性一般通过距离度量来衡量。
向量聚类算法通过最大化簇内相似性和最小化簇间相似性的原则，将数据点划分为不同的类别。
二、主要方法1. K-means算法：K-means算法是最常用的聚类算法之一、它将数据点划分为K个簇，然后通过最小化各个簇内数据点与簇中心点之间的距离之和来确定簇的边界。
算法的过程包括随机初始化簇中心点，然后迭代更新簇中心点和重新分配数据点，直到簇中心点不再变化或达到迭代次数的上限。
2.DBSCAN算法：DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法。
它通过寻找数据点的密度可达性来确定簇的边界，而不是使用数据点之间的距离。
算法的过程包括从任意数据点开始，通过计算半径内的邻居点的密度来扩展簇，直到簇中没有更多可达的数据点为止。
3.层次聚类算法：层次聚类算法是一种基于树状结构的聚类算法。
它可以自动地将数据点组织成层次结构，并根据相似性将数据点聚合到不同的簇中。
该算法的过程包括计算数据点之间的距离，然后使用聚合规则将数据点合并为簇，最终形成树状的聚类结构。
三、应用领域1.图像处理：向量聚类算法可以用于图像分割、特征提取和目标检测等任务。
通过将图像像素转化为向量，并应用聚类算法，可以将图像中相似的像素归为一类，从而实现图像的分割和特征提取。
2.自然语言处理：向量聚类算法可以用于文本聚类、主题发现和情感分析等任务。
通过将文本表示为向量，并应用聚类算法，可以将具有相似主题或情感的文本归为一类，从而实现文本的分类和分析。
3.客户细分：向量聚类算法可以用于客户分群和市场细分的任务。
通过将客户的行为数据或属性表示为向量，并应用聚类算法，可以将具有相似特征或需求的客户归为一类，从而实现客户细分和个性化服务。
4.生物信息学：向量聚类算法可以用于基因表达数据的特征提取和基因功能预测等任务。
文本处理中的向量空间模型
向量空间模型在文本处理中的应用引言在信息检索和自然语言处理领域，向量空间模型是一种常用的文本表示方法。
它将文本转换为向量形式，通过计算向量之间的相似度来实现文本分类、聚类和检索等任务。
本文将详细介绍向量空间模型在文本处理中的原理、应用和优化方法。
1. 向量空间模型的原理向量空间模型基于词袋模型，将文本表示为一个高维向量。
每个维度代表一个词语，而向量中的值表示该词语在文本中出现的次数或权重。
通过这种方式，可以捕捉到不同词语在文本中的重要性和关联性。
具体而言，向量空间模型包括以下步骤：1.文本预处理：去除停用词、标点符号等无关信息，并进行词干化或词形还原等操作。
2.构建词典：将所有文档中出现过的词语构建成一个词典。
3.文档表示：对每个文档进行向量化表示，常见的方法有计算词频（TermFrequency）或使用TF-IDF（Term Frequency-Inverse DocumentFrequency）对词频进行加权。
4.向量相似度计算：通过计算向量之间的余弦相似度或欧氏距离等指标，来度量文本之间的相似性。
2. 向量空间模型的应用向量空间模型在文本处理中有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：2.1 文本分类文本分类是将文本分为不同类别的任务。
向量空间模型可以将每个文档表示为一个向量，并使用分类算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）进行分类。
通过对训练集进行学习，可以构建一个分类器，用于对新文档进行分类。
2.2 文本聚类文本聚类是将相似的文档分到同一类别的任务。
向量空间模型可以通过计算向量之间的相似度，将相似的文档聚在一起。
常见的聚类算法有K-means、层次聚类等。
2.3 文本检索文本检索是根据用户输入的查询词，在大规模文本库中找到相关文档的任务。
向量空间模型可以将用户查询和每个文档表示为向量，并计算它们之间的相似度。
通过排序相似度得分，可以返回与查询最相关的前几个结果。
2.4 信息抽取信息抽取是从文本中提取结构化信息的任务。
文本分类聚类算法
文本分类聚类算法
文本分类聚类算法是一种将文本数据根据其内容或特征进行分类和聚类的方法。
常见的文本分类聚类算法有以下几种：
1. K-means聚类算法：K-means是一种基于距离的聚类算法，
可以用于将文本数据划分为k个不同的类别。
该算法通过迭代地更新类别的均值来找到最佳的聚类结果。
2. 层次聚类算法：层次聚类算法通过计算文本数据之间的相似度或距离来将其分层次地组织成一个层次结构。
这样可以通过设置层次结构中的切割点来得到不同的聚类结果。
3. 朴素贝叶斯分类算法：朴素贝叶斯分类算法是一种基于统计学原理的文本分类算法，它通过计算文本数据在不同类别下的条件概率来进行分类。
4. 支持向量机分类算法：支持向量机分类算法是一种基于机器学习的文本分类算法，它通过在特征空间中构建一个最优的超平面来实现分类。
5. 基于深度学习的分类算法：近年来，随着深度学习的发展，深度学习在文本分类聚类领域也得到了广泛应用。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
这些算法在不同场景下有不同的适用性和性能表现，具体选择哪种算法需要根据具体问题和数据特点来决定。
一种基于MinHash的改进新闻文本聚类算法
29 卷摇 2019 年
第2 2月
期摇
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பைடு நூலகம்
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计算机技术与发展
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COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
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Vol. 29摇 No. 2 Feb. 摇 2019
一种基于 MinHash 的改进新闻文本聚类算法
王安瑾
( 东华大学 计算机科学与技术学院,上海 200000)
词权重向量维度高,且数据较为稀疏,因此利用向量空 间模型进行文本聚类经常会占用很大内存且聚类速度 慢。 由 Blei 等[4] 于 2003 年提出的基于贝叶斯模型的 潜在狄利克雷分配( latent Dirichlet allocation,LDA) 以 概率分布的形式给出文档集中每篇文档的主题,通过 分析文档的主题来进行主题聚类,这种聚类适用于大 规模文本聚类,但是缺点也很明显,降维后维度太低, 容易破坏文档的完整性[5] 。 因此,文中提出一种基于 MinHash[6] 的文本聚类方法。
Abstract:The continuous development of information technology has brought about the rapid growth of news texts on the Internet. In the face of a large number of news texts,it is very important to cluster them effectively. Based on the above requirements,we propose an im鄄 proved DBSCAN clustering algorithm based on MinHash. In order to solve the problem of high data dimension,high computational com鄄 plexity and large resource consumption in traditional vector space model text clustering,this algorithm uses MinHash to reduce the dimen鄄 sion of all text feature word sets,thus effectively reducing the wastes of resources. Jaccard coefficient is calculated for any two-by-two data in the obtained characteristics matrix,and each result is compared with the neighborhood radius Eps in DBSCAN clustering and cal鄄 culated whether all the neighboring nodes whose distances are greater than the neighborhood radius Eps is greater than or equal to MinPts. Therefore,we can determine whether the text is a core point and whether clusters can be formed. Experiment shows that the algorithm has a better effect on news text clustering and can effectively cluster the intricate news text on the Internet. Key words:MinHash;Jaccard coefficient;DBSCAN;text-clustering
向量空间方法在自然语言处理中的应用
向量空间方法在自然语言处理中的应用自然语言处理(Natural Language Processing，简称NLP)是计算机科学领域重要的研究方向之一，其旨在让计算机能够理解人类语言并作出相应反应。
NLP的应用场景极为广泛，如搜索引擎、智能客服、机器翻译、情感分析等。
近年来，向量空间方法在NLP领域中得到了广泛应用，本文将介绍向量空间方法在NLP中的应用。
一、向量空间模型向量空间模型(Vector Space Model, VSM)是一种将文本表示为向量的方法。
在VSM中，文本被表示为一个向量空间中的点，而每个单词则被表示为向量空间中的向量。
这些向量可以通过词频统计来构建，向量的每一维表示一个词在文档中出现的频率。
基于这种表示方式，我们可以利用向量进行文本之间的相似度比较、分类等任务。
二、词向量词向量(Word Embedding)是指将单词映射为一个向量的方法。
与VSM不同的是，词向量不再是稀疏向量，而是稠密向量。
这种表示方式不仅能够向量化单个单词，还可以提取整个句子的向量表示。
近年来，由于其在NLP领域中的出色表现，词向量成为了NLP的热门话题。
有许多方法可以生成词向量，其中比较流行的是基于神经网络的方法，如Word2vec、GloVe等。
这些方法利用神经网络模型对单词进行编码，并输出一个低维度的向量作为单词的词向量。
这种方法可以使得语义上相似的单词具有相似的向量表示。
三、文本分类文本分类是一项重要的NLP任务，其旨在给定一个文本，将其分配到一个预定义的类别中。
向量空间方法在文本分类中的应用极为广泛。
在该方法中，文本可以被看作是词向量的线性组合，而分类则可以被看作是在词向量空间中找到最近邻的标签向量。
这种方法称为K最近邻(K-Nearest Neighbor，KNN)分类法。
通过KNN分类法，我们可以解决许多文本分类问题，如垃圾邮件分类、情感分析等。
在SVM、决策树等其他分类方法中，向量空间方法也往往被广泛使用。
基于DF算法改进的文本聚类特征选择算法
表 示为使 用计 算机 可 以分 析处 理 的形式 ． 我们 目
前 通常采 用 的是 向量空 间模 型 （ Ｍ） 从 文 本 中 ＶＳ ， 提 取特征 词构 成 特征 向量 ， 计算 出每 个 特 征词 并
在 各个文 档 中的权 重 ． 果 把 特征 列 表 看 作 一个 如
Ｓｅ １遍 历 文档集 Ｃ， ｔｐ ： 逐个 读 取 文档 Ｄ， 成 生 原始 ｗｏｄｉ ． ｒｌｔ ｓ
Ｓｅ２再 次遍 历 文 档 集 和 特 征词 列 表 ， 算 ｔｐ ： 计
各个 特征词 的 Ｄ Ｆ
征子集 合 ， 特征 子 集合 代 替 全 部 特征 构 成 的集 用
收 稿 日期 ：０ ｌ１—Ｏ ２ １＿ １ ． １
Ｎ 维 的坐 标 系 ， 么坐标值 就对应 为各 维 的权重 ， 那
文 本集 中的每 一 个 文档 就 可 以看 作 是 Ｎ 维 空 间 中的一个 向量 ， 样就 把 文档 表示 成 为计 算 机 可 这 以处理 的形式 了［ ． ３ ］ 但 是 文档 在 特征 空 间 上 的 分 布 是 非 常 稀 疏
０ 引 言
聚类 分析是 通 过 比较 各 个对 象 的性 质 ， 对 将 象性 质相 近 的划 分 到 一起 ， 质 差 别 较 大 的则 归 性 人别 的类 ． 文本 聚类 是 聚类 分 析 在 信 息检 索 领 域 的 一项 重要 应用． 将 一个 给 定 的 文本 集 划 分 成 它 若干 称之 为簇 （ ｌｓｅ） Ｃ ｕ ｔｒ 的子 集 ， 个簇 中 的文 本 每 具有较 大 的相似 度 ， 而不 同簇 之 间 的 文本 具 有 较 小 的相 似度 ． 文本 聚类方法 可 以分 为划分 的方法 、 层 次 的方 法 、 基于 密度的方 法 、 基于 网格 的方法 以
文本相似度算法基本原理
文本相似度算法基本原理文本相似度算法是指对两个文本进行比较，评估它们之间的相似程度的一种方法。
在文本处理的相关领域中，文本相似度算法被广泛应用于引擎、信息检索、文本聚类、文本分类、文本摘要等任务中。
本文将介绍几种常见的文本相似度算法的基本原理。
一、基于词频统计的文本相似度算法最简单的文本相似度算法之一是基于词频统计的算法。
该算法通过统计两个文本中共同出现的词语的个数，并计算它们的相似度。
算法的基本步骤如下：1.分词：将待比较的文本进行分词，将文本划分为一组词语。
2.统计词频：统计每个词在两个文本中出现的次数。
3.计算相似度：根据词频计算相似度。
常用的相似度度量方法包括余弦相似度、欧氏距离等。
这种方法的优点是简单直观，计算效率高。
但是它忽略了词语的顺序和上下文信息，无法有效处理一词多义、词序不同的情况。
二、基于向量空间模型的文本相似度算法向量空间模型是一种常见的文本表示方法，它将文本表示为一个高维向量，通过计算向量之间的距离或相似度来度量文本之间的相似程度。
基于向量空间模型的文本相似度算法的基本步骤如下：1.文本表示：将文本转化为向量表示。
常用的方法包括词袋模型和TF-IDF模型。
词袋模型将文本中的词语组成一个向量，向量的每个维度对应一个词语，维度值为该词在文本中的词频。
TF-IDF模型在词袋模型的基础上，通过加权计算，考虑了词语在文本集合中的重要性。
2.计算相似度：根据向量表示计算文本的相似度。
常用的相似度度量方法包括余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等。
基于向量空间模型的文本相似度算法可以更好地考虑词语的顺序和上下文信息，可以处理一词多义、词序不同的情况。
但是它对文本长度较敏感，对于长文本计算复杂度较高。
三、基于词嵌入的文本相似度算法词嵌入是一种将词语映射到连续向量空间的方法，它可以很好地保留了词语的语义信息。
基于词嵌入的文本相似度算法通过计算词嵌入向量之间的距离或相似度来度量文本之间的相似程度。
基于跨语言广义向量空间模型的跨语言文档聚类方法
度 计 算将 单 语 广 义 向量 空 间模 型 （ ｎ ｒｌ ｅ ｃｏ ｐ ｃ ｄ １ ＧＶ Ｍ ） Ｇｅ ｅａｉ ｄＶｅ ｔｒ ａ ｅＭｏ ｅ ， Ｓ 拓展 到跨 语 言 文 档 表 示 中 ， ｚ Ｓ 即跨 语 言广
第 ２ ６卷
第 ２期
中 文 信 息 学 报
Ｊ ＲＮＡＬ ＯＦ ＣＨ Ｉ ＯＵ ＮＥＳ ＮＦＯＲＭ ＡＴＩ ＥＩ ＯＮ Ｒ（ＣＥＳ Ｉ Ｐ ） Ｓ ＮＧ
Ｖｏ１ ２ ． ６，Ｎ ｏ． ２
Ｍ ａ ． ０１ ｒ ，２ ２
２１ Ｏ ２年 ３月
文 章 编 号 ：１ ０ — ０ ７ ２ １ ） ２ ０ １ 一 ５ ０ ３ ０ ７ （ ０ ２ ０ — １ ６Ｏ
２ Ｉ ｔｔ ｅ ｆ ｒ Ｉ ｆ ｏｍ ｍ ｓ ａ ｃ ． ｎｓ ｉｕｔ ｏ ｎ ｏｃ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ， Ａ ＡＲ ， １ ６ ＳＴ ３８ ３２，Ｓｉ ａ ｒ ） ｎｇ ｐｏ ｅ Ａｂｓｒ ｃ ：Ｃｒ ｓ — ｎ ａ ｃ ｍ ｅ ｕｓ ｅ ｉ ｓ ｔ ａ ｋ ｔ ｕｔ ｍ ａ ｉａ ｌ ｒ ｎｉｅａ ｌ ｒ ｏｌｅ ｔｏｎ ｏｆｃ ｏ ｓ ｌｎ ｔａ ｔ ｏ ｓ Ｉｉ ｇｕ ｌＤｏ ｕ ｎｔＣｌ ｔ ｒｎｇ ｉ ｈｅｔ ｓ ｏ ａ ｏ ｔｃ ｌｙ ｏ ｇａ ｚ ａ ｇｅ ｃ ｌ ｃ ｉ ｒ ｓ ｉｇｕａ ｌ ｄｃ ｏ ｕｍ ｅ ｔ ｎｔ ｏｕｐ ｃ ｏｒ ｎｇ ｔ ｈｅ ｒｃ ｎｔｎｔ ｒ ｔ ｐｉｓ Ｔｈｉ ｏ ｋ ｅ ｅ ｄｓ ｔａ ｉｉ ａ ｏ ｌｎ ｎ ｓ ｉ ｏ ｇｒ ｓ ａ ｃ ｄｉ Ｏ ｔ ｉ ｏ ｅ ｓ ｏ ｏ ｃ ． ｓｗ ｒ ｘｔ ｎ ｒ ｄ ｔｏｎ ｌｍ ｎｏ ｉｇｕａ ｅ ｒ ｉｅ ｌＧ ｎｅ ａｌ ｄ ｚ Ｖｅ ｔ ｒＳｐａ ｅＭ ｏ ｌ（ ＶＳＭ ）ｔ ｏｓ ｎｇ ｌＧ ＶＳＭ （ ｃｏ ｃ ｄｅ Ｇ Ｏ Ｃｒ ｓＩｉ ｕａ ＣＬＧ ＶＳＭ ） ｂ ｉ ｇ ｃ ｏｓ —ｉ ｕａ ｅ ｍ ｉ ｉａ ｉｙｃ ｌ ｕ ａ ｉｎ ｙ ｕｓｎ ｒ ｓ ｌ ｎｇ ｌｔ ｒ ｓｍ ｌ ｒｔ ａ ｃ ｌ ｔｏ ｍ ｅｔ ｄｓ ｉ ｄｅ Ｏ ｒ ｐ ｅ ｅ ｏｃ ｍ ｅ ｓ ｎ ｉｆｒ ｎｔ ａ ｇｕａ ｅ ａ ｄ ｏ ｐａ ｅ ｆｅ ｅ ｔ ｒ ｉ ｉａ ｉｙ ｃ ｌ ｕ ａ ｉｎ ｈｏ ｎ ｏｒ ｒ ｔ ｅ ｒ ｓ ｎｔ ｄ ｕ ｎｔ ｉ ｄ ｆｅ ｅ ｌｎ ｇ ｓ ｎ ｃ ｍ ｒ ｄｉｆ ｒ ｎｔ ｅ ｍ ｓｍ ｌ ｒｔ ａ ｃ ｌ ｔｏ ｍ ｅｈｏ ｎ ｃ ｏ ｓ ｌｎ ａ ｏｃ ｍ ｅ ｌ ｓ ｅ ｉ ｇ． Ｔｈｉ ｔ ｄｓ ｉ ｒ ｓ —ｉ ｇｕ ｌｄ ｕ ｎｔｃ ｕ ｔ ｒｎ ｓ ｗｏｒ ｓ ｒ ｐｏ ｅ ｗ ｅ ｔ ｅ ｓ ｌ ｃｉ ｎ ｍ ｅ ｈｏ ｏ Ｖ ＳＭ ． ｋ ａｌｏ ｐ ｏ ｓ ｓｎｅ ｆ ａ ｕｒ ｅ ｅ ｔｏ ｔ ｄ ｆ ｒＣＩＧ Ｅｘｐ ｉ ｅ ｅ ｕ ｔ ｈｏ ｔ ｔＧＶ ＳＭ ｉｈ Ｓｅ ｏｎ （ ｒ ｒＣｏ ｏｃ ｕｒ ｅ ｃ ｉ ｉｅ Ｍ ｕ ｕａ ｎｆ ｍ ａ ｉ （Ｓ ） ｅｒｍ ｎｔｒ ｓ ｌｓ ｓ ｗ ｈａ ｗ ｔ ｃ ｄ ）ｄｅ ｃ ｒ ｎ ｅ Ｐｏｎｔｗ ｓ ｔ ｌＩ ｏｒ ｔｏｎ （ ＣＰＭ Ｉ ） ｔ ｒ ｓｍ ｉａ ｉｙ ｍ ｅ ｓ ｒ ｅ ｍ ｉ ｌ ｒｔ ａ ｕ ｅｏｕｔ ｅ ｆ ｍ ｓ ｔ ａ ｅ ｅ ａ ｉ ｎａｙｓｓ （ ） ｍ ｅ ｈｏ ｐ ｒｏｒ ｈｅ ｌｔ ｎｔｓ ｍ ｎｔｃ ａ ｌ ｉ ＩＳＡ ｔ ｄ．
基于向量空间模型的文本聚类算法
（ ｃ ｏ ｌ ｆ ｎ ｏｍａ ｏ ｅ ｕ ｔ ｎ ｉｅ ｒ ｇ Ｓ ａ ｇ ａ ａ ｔｎ ｎ ｖ ｒｉ ， ｈ ｎ ｈ ｉ ０ ２ ０ Ｓ ｈ ｏ ｆ ｒ ｔ ｎＳ ｃ ｒ ｙ Ｅ ｇｎ ｅ ｎ ， ｈ ｎ ｈ ｉ ｉｏｏ ｇＵ ｉ ｅｓ ｙ Ｓ ａ ｇ ａ ２ ０ ４ ） ｏＩ ｉ ｉ ｉ Ｊ ｔ
１ 文本聚类研究现状
Ｉｔ ｎｔ已经 发展为 当今世界 上最大 的信 息库 和全球范 ｎｅ ｅ ｒ
２ 文本聚类过程
文本聚类主要依据聚类假设 ：同类 的文档相似度较大 ， 非 同类 的文档相 似度较小 。 作为 一种无监 督的机器 学习方法 ， 聚类 由于不 需要训练过程 、以及 不需要预 先对文档手 工标 注
维普资讯
第３ 卷 第 １ 期 ４ ８
正 ｊ
・
计
算
机
工
程
２０ ０８年 ９月
Ｓ ｐ ｅ ｂ ｒ２ ０ ｅ ｔｍ ｅ ０ ８
Ｎｏ． ８ １
Ｃｏ ｐ ｔ ｒＥｎ ｉ ｅ ｒｎ ｍ ｕ ｅ ｇｎ ｅｉｇ
软 件技 术 与数 据库 ・
文章 编号：１ ０ ４８０８１－０９－３ 文献标识码： ０ ￣３２（０） －０３－０ ０ ２ ８－ － － － Ａ
中田 号： Ｐ０． 分类 Ｔ３１ ６
基 于 向量 空 间模 型 的 文 本 聚 类 算 法
娥清耘，刘功申，李 翔
（ 上海交通大学信息 安全工程 学院 ，上海 ２ ０ ４ ） ０２０ 摘 要 ：文本聚类是聚类的一个重要研究分支 ，是聚类 方法在文 本处理领域的应用 。该文探讨了基于 向量空 间模型 的文本聚类 方法 ，提 出
聚类损失函数
聚类损失函数
聚类损失函数是指在聚类算法中用来衡量数据点之间相似性或距离的函数。
聚类算法的目标是将数据点分成若干个簇，使得同一簇内的数据点相似度高，不同簇之间的相似度低。
因此，聚类损失函数的设计需要考虑到这个目标。
目前常用的聚类损失函数有欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
其中，欧氏距离是最常用的一种聚类损失函数，它表示两个点之间在各个维度上之间的距离的平方和，公式为：
$$d_{ij}=sqrt{sum_{k=1}^n(x_{ik}-x_{jk})^2}$$ 其中，$x_{ik}$和$x_{jk}$分别表示第$i$个点和第$j$个点在第$k$维上的取值。
聚类算法通常使用K-means算法，该算法的目标是最小化所有数据点到所属簇中心点的距离平方和。
曼哈顿距离是另一种常用的聚类损失函数，它表示两个点在各个维度上之间的距离的绝对值之和，公式为：
$$d_{ij}=sum_{k=1}^n|x_{ik}-x_{jk}|$$
余弦相似度是一种常用于文本聚类中的损失函数，它是基于向量空间模型的，表示两个向量之间的夹角余弦值，公式为：
$$sim(x_i,x_j)=frac{x_icdot x_j}{|x_i|cdot|x_j|}$$ 其中，$x_i$和$x_j$分别表示第$i$个点和第$j$个点在向量空间中的表示。
除了上述常用的聚类损失函数外，还有许多其他类型的聚类损失函数可供选择，如Minkowski距离、切比雪夫距离等。
在实际应用中，
需要根据具体的数据类型和聚类目标来选择合适的聚类损失函数。
《2024年基于支持向量机的聚类及文本分类研究》范文
《基于支持向量机的聚类及文本分类研究》篇一一、引言在人工智能领域中，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）被广泛应用于多个子任务，其中包括聚类和文本分类。
这两项任务不仅具有广阔的实用性，还在算法理论和实践中具有一定的研究价值。
本文将对基于支持向量机的聚类及文本分类进行研究，详细介绍SVM的原理和它在聚类及文本分类任务中的应用，并通过实证分析验证其效果。
二、支持向量机（SVM）原理介绍支持向量机是一种基于监督学习的机器学习算法，通过寻找能够将数据正确划分的超平面来构建模型。
其基本思想是在特征空间中找到一个分隔超平面，使得数据集中任意一点到该超平面的距离最大化。
对于文本分类和聚类任务，SVM通常利用核函数将原始文本数据映射到高维空间，以便更好地处理复杂的非线性问题。
三、基于支持向量机的聚类研究聚类是一种无监督学习任务，旨在将相似的数据点聚集在一起。
基于支持向量机的聚类方法通常采用核函数将数据映射到高维空间后，利用SVM的分类思想进行聚类。
具体而言，该方法通过计算数据点之间的相似度或距离来构建相似度矩阵或距离矩阵，然后利用SVM的优化算法对矩阵进行优化，最终得到聚类结果。
四、基于支持向量机的文本分类研究文本分类是一种常见的自然语言处理任务，主要用于将文本数据划分为不同的类别。
基于支持向量机的文本分类方法通过将文本数据转化为数值型特征向量，并利用SVM进行分类。
在这个过程中，SVM通过选择合适的核函数将文本数据映射到高维空间，从而更好地处理复杂的非线性问题。
此外，SVM还可以通过调整参数来优化模型的性能。
五、实证分析为了验证基于支持向量机的聚类和文本分类方法的有效性，本文采用真实数据集进行实验。
首先，我们使用SVM进行文本聚类实验，通过对比不同核函数和参数设置下的聚类效果，验证了SVM在文本聚类任务中的有效性。
其次，我们进行文本分类实验，通过对比SVM与其他常见分类算法的分类性能，验证了SVM在文本分类任务中的优越性。
文本处理中的向量空间模型
文本处理中的向量空间模型1. 引言文本处理是自然语言处理领域中的一个重要研究方向，它涉及到对文本进行分析、理解和处理。
在文本处理过程中，向量空间模型（Vector Space Model）是一种常用的数学模型，用于表示和比较文本之间的相似度。
本文将详细介绍向量空间模型的原理、应用以及相关算法。
2. 向量空间模型的原理向量空间模型基于词袋模型（Bag-of-Words Model），将文本表示为一个高维向量。
在这个向量空间中，每个维度对应一个特定的词语或者短语，并记录该词语或短语在文本中出现的频率或权重。
通过计算不同文本之间的向量相似度，可以实现文本分类、信息检索等任务。
具体而言，向量空间模型包括以下几个关键步骤：2.1 文本预处理首先需要对原始文本进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等操作。
分词将文本划分为单个词语或短语，去除停用词可以过滤掉常见但无实际含义的词语，词干提取可以将不同形式的单词转化为其原始形式。
2.2 构建词典在向量空间模型中，词典是一个关键的组成部分。
词典包含了所有出现在文本中的词语或短语，并为每个词语或短语分配一个唯一的标识符。
通过构建词典，可以将文本转化为向量表示。
2.3 文本向量化文本向量化是指将预处理后的文本转化为向量表示。
常用的方法有基于词频（Term Frequency, TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）的统计方法。
TF表示某个词语在文本中出现的频率，IDF表示该词语在整个文集中出现的频率。
通过计算TF-IDF值，可以反映出某个词语在当前文本中的重要程度。
2.4 向量相似度计算在向量空间模型中，可以使用余弦相似度（Cosine Similarity）来衡量不同文本之间的相似度。
余弦相似度定义了两个向量之间的夹角，数值越接近1表示两个向量越相似，数值越接近0表示两个向量越不相似。
3. 向量空间模型的应用向量空间模型在文本处理中有广泛的应用，下面介绍几个常见的应用场景。
基于词向量和增量聚类的短文本聚类算法
2019年#0月计算机工程与设计Oct.2019第40卷第#0期COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN Vol.40No.#0基于词向量和增量聚类的短文本聚类算法杨波⑴，杨文忠2+,殷亚博2,何雪琴⑴，袁婷婷2,刘泽洋1（1.新疆大学软件学院，新疆乌鲁木齐830046；2.新疆大学信息科学与工程学院，新疆乌鲁木齐830046）摘要：由于微博短文本的高维稀疏和传统SinglePass聚类算法对文本数据顺序敏感等问题，导致短文本聚类准确率较低。
针对上述问题提出一种基于词向量和增量聚类的短文本聚类算法（improved single-pass algorithm based on word embedding，ISWE）%通过词向量模型得到文本的词向量矩阵，利用金字塔池化（spatial pyramid pooling，SPP）策略对文本词向量矩阵进行处理得到文本表示，使用改进的Single-Pass算法进行微博短文本聚类。
实验结果表明，使用SPP策略的文本表示使聚类准确率明显提高，ISWE算法相较于传统的Single-Pass算法有更高的准确率和调整兰德系数，验证了其有效性和准确性。
关键词：短文本；词向量；文本表示；空间金字塔池化；增量聚类中图法分类号：TP39#文献标识号：A文章编号：#000-7024（209）#0298506doi：#0.#6208/j.issnl000-7024.2019.#0.043Short text clustering based on word vector and incremental clusteringYANG Bo1,YANG Wen-zhong2h,YIN Ya-bo2,HE Xue-qin1,YUAN Ting-ting2,LIU Ze-yang1(1.School of Software,Xinjiang University&Urumqi830046,China；2.College of Information Science and Engineering&Xinjiang University&Urumqi830046,China)Abstract：The microblog text has the characteristics of high dimensional sparsity and the traditional Single-Pass clustering algorithm is sensitive to the text data order,which lead to poor short text clustering.An online short text clustering algorithm that improved Single-Pass algorithm based on word embedding(ISWE)was proposed.The word embedding matrix of text was obtained using the word embedding model.The text word embedding matrix was processed through the spatial pyramid pooling (SPP)strategy to obtain the text representation.The improved Single-Pass algorithm was used in microblog short text clustering.Experimental results show that the purity of the text representation using SPP strategy is pared with the traditional Single-Pass algorithm&the ISWE algorithm has an average improvement in clustering purity and adjusted rand index, whichverifiesthevalidityandaccuracyoftheISWE.Key words：short text；word embedding；text representation；spatial pyramid pooling；incremental cluster3引言微博文本内容短小、数量庞大，在文本表示时存在高维稀疏的问题⑴⑵为此研究者们提出了多种改进措施，主要归结为基于外部资源丰富文本特征方法和基于主题模型的方法*〕。
如何利用自然语言处理进行文本聚类(十)
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及计算机对人类语言的理解和处理。
文本聚类是NLP的一个重要应用领域，它通过对文本数据进行分组，以便于对大规模文本数据进行有意义的分析和挖掘。
本文将介绍如何利用自然语言处理进行文本聚类，并探讨其中的关键技术和挑战。
一、文本预处理在进行文本聚类之前，首先需要对文本数据进行预处理。
文本预处理包括去除停用词、进行词干化等操作。
去除停用词是指去除文本中出现频率较高但没有实际意义的词，例如“的”、“是”等。
词干化则是将词汇的不同形式归并为同一个词干，例如“running”和“runs”都可以归并为“run”。
二、特征提取在文本聚类中，特征提取是一个关键的环节。
特征提取的目的是将文本数据表示为计算机可以理解和处理的向量形式。
常用的特征提取方法包括词袋模型和词嵌入模型。
词袋模型将文本表示为一个词汇表大小的向量，每个元素表示对应词汇在文本中的出现次数或者词频。
词嵌入模型则将词汇映射到一个低维连续向量空间中，使得具有相似语义的词在向量空间中距离较近。
三、相似度计算相似度计算是文本聚类中的一个核心问题。
在特征提取之后，文本数据已经表示为向量形式，因此可以使用向量空间模型来计算文本之间的相似度。
常用的相似度计算方法包括余弦相似度和欧氏距离。
余弦相似度是基于向量之间的夹角来衡量它们的相似度，而欧氏距离则是基于向量之间的距离来衡量它们的相似度。
四、聚类算法在进行文本聚类之前，需要选择合适的聚类算法。
常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
K均值聚类是一种基于距离的聚类算法，它将数据分为K个簇，使得同一簇内的数据点之间的距离尽量小，不同簇之间的距离尽量大。
层次聚类则是一种基于树形结构的聚类算法，它可以自动确定簇的数量，并且不需要预先指定簇的个数。
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它可以发现任意形状的簇，并且对噪声数据具有较强的鲁棒性。
基于向量空间模型的多主题Web文本分类方法
基 于 向量 空 间模 型 的 多主 题 Ｗｅ ｂ文本 分 类 方 法
周炎涛 ，唐剑波 。 ，吴正国。
（． １ 湖南 大学 计 算机与 通信 学院 ，长 沙 ４ ０ ８ ；２ 海军 工程 大学 信 息与 电 气学院 ，武汉 ４ ０ ３ ） １０ ２ ． ３０ ３ 摘 要 ：对 给定 的 网页 ， 取其 特征 向量 ， 算 网页特 征 向量与 分类特征 向量的相 似 度 ， 用 Ｋ ｍ ａｓ聚类 方 法 提 计 使 ｅｎ
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄｓ： ＶＳ ； ｔｘ ｌ ｓｆｃ ｔｏ Ｍ ｅ ｔｃ ａ ｉｉ ａｉｎ； ｍ ｕ ｔ－ｏ ｉ ｓ ｌｉｔｐ ｃ； ｄ ｔ ｉｉ ｇ ａａ ｍ ｎ ｎ
０ 引言
Ｗｅ ｂ文本分类是 当前文本 挖掘 的研究 热点之一 。其分类 方法较 多， 要 有 贝 叶 斯 分 类 算 法 （ ａ ｅＢ ｙｓ ｎ ｃ ｓ 主 ｎｉ ａｅｉ ｌ ｉ ｖ ａ ａ － ｓ ｉ ） 最近邻 接参 照分 类算 法 ｔｒ 、 ｅ （ ．ｅ ｅｔｎｉ ｂ ｒ 和 基 于 Ｋ ｎａ ｓ ｅ ｈ ｏ） ｒ ｇ 本体的文本分类算法Ｈ 等。这些算法均将 Ｗｅ ｂ页面分到某个 类 中进行处理 。实际上几乎每个 网页均包含 多个不 同的主题 ，
维普资讯
第２ ５卷第 １ 期
２０ ０ ８年 １月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌｃ ｔ ｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍｐ ｔｒ ｐ ｉ ａｉ ｓ ａ ｃ ｆＣｏ ｕ ｅ ｓ ｏ
Ｖｏ ． ５ Ｎｏ １ １２ ．
Ｊｎ ０ ８ ａ ．２ ０
这种 方法具 有较好 的精 确度 和召 回率 。
关键 词 ：向量 空 间模 型 ；文 本分 类 ；多主题 ；数 据挖 掘
中图分类号 ：Ｔ ３ １ １ Ｐ １．３
文本余弦相似度计算
文本余弦相似度计算文本余弦相似度是一种常用的文本相似度计算方法，用于衡量两个文本之间的相似程度。
在自然语言处理中有着广泛的应用，例如文本分类、聚类、信息检索等。
本文将介绍文本余弦相似度的基本原理及其应用。
一、文本余弦相似度的基本原理文本余弦相似度是基于向量空间模型的文本表示方法。
在向量空间模型中，将文本表示成向量形式，每个维度对应一个词语，向量的值表示该词语在文本中的权重。
文本相似度的计算可简化为计算文本向量的夹角，夹角越小表示文本越相似。
具体而言，文本余弦相似度的计算过程如下：1.文本预处理：将文本转换为词语列表，并进行分词、去除停用词、词干提取等操作，以减少噪音和数据维度。
2.构建词袋模型：基于预处理后的词语列表构建词袋模型，统计每个词语在文本中出现的次数，形成向量表示。
3.计算词频-逆文档频率（TF-IDF）：根据词袋模型计算每个词语的TF-IDF值，其中TF表示词频，IDF表示逆文档频率。
TF-IDF考虑了词语在文本中的重要性和在整个语料库中的普遍程度，可以更好地反映文本的特征。
4.计算余弦相似度：对于两个文本A和B，分别计算它们的TF-IDF向量，然后取两个向量的内积除以它们的模长乘积，得到余弦相似度。
二、文本余弦相似度的应用1.文本分类：将待分类文本与已有文本进行相似度比较，根据相似度确定其类别。
常用的方法有K近邻算法和支持向量机（SVM）等。
2.文本聚类：将语料库中相似的文本聚合到一起，形成具有相似主题的簇。
聚类算法如K均值算法、层次聚类等。
3.信息检索：在搜索引擎中，将用户查询语句与数据库中的文本进行相似度计算，返回与查询语句最相似的文本结果。
4.文本相似度分析：用于计算两个文本之间的相似程度，例如判断两篇文章是否为抄袭、计算两个句子的相似度等。
文本余弦相似度作为一种基于词语权重的文本相似度计算方法，具有以下的优点：1.对于文本的长度不敏感：文本余弦相似度不考虑文本的长度，只关注词语的权重和分布，因此能够较好地应对长文本和短文本的相似度计算。
文本聚类方法
文本聚类方法文本聚类是一种将大量文本数据划分为若干个类别或群组的技术方法。
它可以帮助我们发现文本数据中的模式和隐藏的结构，从而更好地理解数据并进行进一步的分析和应用。
本文将介绍一些常用的文本聚类方法，包括传统方法和基于深度学习的方法。
传统的文本聚类方法主要有以下几种：1.基于词袋模型的聚类方法：这是最常见的文本聚类方法之一。
它将文本数据转化为词向量的表示，然后使用聚类算法，如K-means算法或层次聚类算法，将文本数据划分为不同的类别。
这种方法简单有效，但对于文本中的语义信息和上下文信息无视较多。
2.基于主题模型的聚类方法：主题模型是一种用于发现文本数据中隐藏主题的统计模型。
其中最著名的一种是LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型。
基于主题模型的聚类方法将文本数据转化为主题分布的表示，然后使用聚类算法将文本数据划分为类别。
主题模型考虑了文本中词的分布和上下文关联，因此在一定程度上能更好地捕捉文本数据的语义信息。
3.基于谱聚类的聚类方法：谱聚类是一种通过图论的方法来进行聚类的技术。
将文本数据中的词或短语作为节点，考虑它们之间的相似度构建图，然后利用谱聚类算法将文本数据划分为不同的类别。
谱聚类在处理高维数据和复杂结构数据时具有很好的效果。
基于深度学习的文本聚类方法在最近几年得到了广泛的关注和应用。
这些方法利用深度神经网络来抽取文本数据中的语义信息，从而实现更准确和高效的文本聚类。
1.基于Word2Vec的文本聚类方法：Word2Vec是一种通过神经网络学习词的分布式表示的技术。
基于Word2Vec的文本聚类方法将文本数据中的词转化为词向量后，使用聚类算法将文本数据划分为不同的类别。
相比传统的基于词袋模型的方法，基于Word2Vec的方法能更好地捕捉词之间的语义关系。
2.基于卷积神经网络的文本聚类方法：卷积神经网络在图像处理中取得了很好的效果，而在处理文本数据中的局部结构时同样具有优势。
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基于向量空间模型的文本聚类算法转自：/2009/0910/15270.php1 文本聚类研究现状Internet 已经发展为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播信息最主要的渠道。
随着Internet 的大规模普及和企业信息化程度的提高，各种资源呈爆炸式增长。
在中国互联网络信息中心(CNNIC)2007 年1 月最新公布的中国互联网络发展状况统计报告中显示，70.2% 的网络信息均以文本形式体现。
对于这种半结构或无结构化数据，如何从中获取特定内容的信息和知识成为摆在人们面前的一道难题。
近年来，文本挖掘、信息过滤和信息检索等方面的研究出现了前所未有的高潮。
作为一种无监督的机器学习方法，聚类技术可以将大量文本信息组成少数有意义的簇，并提供导航或浏览机制。
文本聚类的主要应用点包括：(1) 文本聚类可以作为多文档自动文摘等自然语言处理应用的预处理步骤。
其中比较典型的例子是哥伦比亚大学开发的多文档自动文摘系统Newsblaster[1] 。
该系统将新闻进行聚类处理，并对同主题文档进行冗余消除、信息融合、文本生成等处理，从而生成一篇简明扼要的摘要文档。
(2) 对搜索引擎返回的结果进行聚类，使用户迅速定位到所需要的信息。
比较典型的系统有Infonetware Real Term Search 。
Infonetware 具有强大的对搜索结果进行主题分类的功能。
另外，由Carrot Search 开发的基于Java 的开源Carrot2 搜索结果聚合聚类引擎2.0 版也是这方面的利用，Carrot2 可以自动把自然的搜索结果归类( 聚合聚类) 到相应的语义类别中，提供基于层级的、同义的以及标签过滤的功能。
(3) 改善文本分类的结果，如俄亥俄州立大学的Y.C.Fang 等人的工作[2] 。
(4) 文档集合的自动整理。
如Scatter/Gather[3] ，它是一个基于聚类的文档浏览系统。
2 文本聚类过程文本聚类主要依据聚类假设：同类的文档相似度较大，非同类的文档相似度较小。
作为一种无监督的机器学习方法，聚类由于不需要训练过程、以及不需要预先对文档手工标注类别，因此具有较高的灵活性和自动化处理能力，成为对文本信息进行有效组织、摘要和导航的重要手段。
文本聚类的具体过程如图 1 所示。
图 1 文本聚类过程2.1 文本信息的预处理文本聚类的首要问题是如何将文本内容表示成为数学上可分析处理的形式，即建立文本特征，以一定的特征项( 如词条或描述) 来代表目标文本信息。
要建立文本信息的文本特征，常用的方法是：对文本信息进行预处理( 词性标注、语义标注) ，构建统计词典，对文本进行词条切分，完成文本信息的分词过程。
2.2 文本信息特征的建立文本信息的特征表示模型有多种，常用的有布尔逻辑型、向量空间型、概率型以及混合型等。
其中，向量空间模型(Vector Space Model,VSM) 是近几年来应用较多且效果较好的方法之一[4] 。
1969 年，Gerard Salton 提出了向量空间模型VSM ，它是文档表示的一个统计模型。
该模型的主要思想是：将每一文档都映射为由一组规范化正交词条矢量张成的向量空间中的一个点。
对于所有的文档类和未知文档，都可以用此空间中的词条向量（T1 ,W 1 ,T 2 ,W2 ,…, Tn , Wn ）来表示( 其中，Ti 为特征向量词条；Wi 为Ti 的权重)[5] 。
一般需要构造一个评价函数来表示词条权重，其计算的唯一准则就是要最大限度地区别不同文档。
这种向量空间模型的表示方法最大的优点在于将非结构化和半结构化的文本表示为向量形式，使得各种数学处理成为可能。
2.3 文本信息特征集的缩减VSM 将文本内容表示成数学上可分析处理的形式，但是存在的一个问题是文档特征向量具有惊人的维数。
因此，在对文本进行聚类处理之前，应对文本信息特征集进行缩减。
通常的方法是针对每个特征词条的权重排序，选取预定数目的最佳特征作为结果的特征子集。
选取的数目以及采用的评价函数都要针对具体问题来分析决定。
降低文本特征向量维数的另一个方法是采用向量的稀疏表示方法。
虽然文本信息特征集的向量维数非常大，但是对于单个文档，绝大多数向量元素都为零，这一特征也决定了单个文档的向量表示将是一个稀疏向量。
为了节省内存占用空间，同时加快聚类处理速度，可以采用向量的稀疏表示方法。
假设确定的特征向量词条的个数为n ，传统的表示方法为而（T1 ,W 1 ,T 2 ,W2 ,…, Tn , Wn ）稀疏表示方法为(D1 ,W1 ,D2 ,W2 ,Dp ,…,Wp , n)(Wi ≠ 0) 。
其中，Di 为权重不为零的特征向量词条；Wi 为其相应权重；n 为向量维度。
这种表示方式大大减小了内存占用，提升了聚类效率，但是由于每个文本特征向量维数不一致，一定程度上增加了数学处理的难度。
2.4 文本聚类在将文本内容表示成数学上可分析处理的形式后，接下来的工作就是在此数学形式的基础上，对文本进行聚类处理。
文本聚类主要有 2 种方法：基于概率[6] 和基于距离[7] 。
基于概率的方法以贝叶斯概率理论为基础，用概率的分布方式描述聚类结果。
基于距离的方法，就是以特征向量表示文档，将文档看成向量空间中的一个点，通过计算点之间的距离进行聚类。
目前，基于距离的文本聚类比较成熟的方法大致可以分为 2 种类型：层次凝聚法和平面划分法。
对于给定的文件集合 D ={d1 , d 2 ,…,di ,…, dn } ，层次凝聚法的具体过程如下：(1) 将D 中的每个文件di 看成一个具有单个成员的簇ci ={di } ，这些簇构成了D 的一个聚类C={c1 ,c2 ,…,ci ,…,cn };(2) 计算C 中每对簇(ci ,cj ) 之间的相似度sim{ ci ,cj } ；(3) 选取具有最大相似度的簇对(ci ,cj ) 将ci 和cj 合并为一个新的簇ck =sim ci ∪ cj ，从而构成了D 的一个新的聚类 C =(c1 , c 2 ,…,cn-1 );(4) 重复上述步骤，直至C 中剩下一个簇为止。
该过程构造出一棵生成树，其中包含了簇的层次信息以及所有簇内和簇间的相似度。
对于给定的文件集合{}D ={d1 , d2 ,…,di ,…, dn } ，平面划分法的具体过程如下：(1) 确定要生成簇的数目k ；(2) 按照某种原则生成k 个聚类中心作为聚类的种子S=(s1 ,s2 ,…,si ,…,sk );(3) 对D 中的每个文件di ，依次计算它与各个种子sj 的相似度sim (di ,sj );(4) 选取具有最大相似度的种子，将di 归入以sj 为聚类中心的簇cj ，从而得到D 的一个聚类C={ci ,cj }(5) 重复此步骤若干次，以得到较为稳定的聚类结果。
这2 种类型各有优缺点。
层次凝聚法能够生成层次化的嵌套簇，准确度较高。
但在每次合并时，需要全局地比较所有簇之间的相似度，并选出最佳的 2 个簇，因此执行速度较慢，不适合大量文件的集合。
而平面划分法相对来说速度较快，但是必须事先确定k 的取值，且种子选取的好坏对群集结果有较大影响。
综合考虑这 2 种聚类类型的优缺点，本文提出了一种基于向量空间模型的文本聚类的改进方法—— LP 算法。
具体过程如下：对于给定的文件集合 D ={d1 , d 2 ,…,di ,…, dn }:(1) 将D 中的每个文件di 看作是一个具有单个成员的簇ci ={di } ；(2) 任选其中一单个成员簇ci 作为聚类的起点；(3) 在其余未聚类的样本中，找到与ci 距离满足条件的dj ( 可以是与ci 距离最近的点，即相似度sim (ci ,dj ) 最大的dj ，也可以是与ci 距离不超过阈值d 的点，即相似度sim (ci ,dj ) ≥ d 的任意dj ) 。
将dj 归入ci 形成一个新的簇ck =sim ci ∪ dj ;(4) 重复步骤(3) ，直至与ci 距离最近的dk 与ci 之间的距离超过阈值d ，此时认为已经聚完了一类；(5) 选择一个未聚类的单个成员簇，重复步骤(3) 和步骤(4) ，开始新的一轮聚类，直至所有的单个成员簇ci 都参与了聚类。
LP 算法不需要比较所有簇之间的相似度，执行速度较快，适合大量文件的集合，实用性更高。
同时，在聚类过程中不需要事先确定k 的取值，降低了与领域知识的依赖性，提高了灵活性。
3 实验设计本文采用搜狐研发中心搜狗实验室的互联网语料链接关系库SOGOU-T 。
该关系库提供了一个大规模互联网链接关系对应表，用于验证各种链接关系分析算法的有效性与可行性。
语料关系库中的数据分为10 大类(C000007 汽车，C000008 财经，C000010 IT ，C000013 健康，C000014 体育，C000016 旅游，C000020 教育，C000022 招聘，C000023 文化，C000024 军事) 。
语料关系库可供下载的共有 3 个版本：Mini 版，精简版，完整版。
本文使用前 2 个版本进行实验。
语料库的组织方式如下：为10 个大类各建立 1 个文件夹，在每个文件夹中，每 1 份语料自成 1 个 .txt 文件。
实验过程如下：(1) 将所有文件夹下的 .txt 文件随机连结成一个大的完整文件，同时保留 .txt 文件的所属类别( 本实验保留了类别的最后 2 位：07,08, … ) 。
(2) 采用中国科学院计算技术研究所数字化室& 软件室发布的中文自然语言处理开放平台汉语词法分析系统ICTCLAS 。
利用ICTCLAS_Win ，将(1) 中的文件进行一级标注的词语切分。
(3) 统计标注好的切分词语的词频。
(4) 按照权重( 词频) 的大小整理切分词语，并保留权重超过一定限定值( 阈值) 的特征项。
( 本实验保留了词频大于100 的词语作为特征项) 同时，根据汉语的特点，在实验中设计了 2 种情况，以分析比较词性对于聚类效果的影响：1) 所有类型的词语都参与聚类；2) 只保留被标注为名词的词语。
(5) 根据(4) 中确定的切分词语构造空间向量的基向量，同时确定空间向量的维数等参数。
(6) 将语料库中的每一份语料文件(.txt 文件) 都表示为一个空间向量。
在实验过程中，采用了如下2 种表示方法：1) 传统的空间向量表示方法：(T 1 ,W 1 ,T2 , W2 ,…, T n ,Wn ) ；2) 稀疏的空间向量表示方法：(D 1 ,W 1 ,D2 , W2 ,…,D p ,Wp ,n) 。
(7) 聚类：聚类过程是实验的重点，也是目标所在。
1) 在开始聚类前，首先对(6) 中已经表示好的文本空间向量做归一化处理。
向量归一化在模式识别中是很重要的一环，其目的是把事件的统计分布概率统一归纳在0-1 灰色聚类的隶属性上，这样，聚类过程对于每一个空间向量的敏感度都是一样的。