[发明专利]一种基于一致性聚类的Web文本分类方法有效
| 申请号： | 201310025642.2 | 申请日： | 2013-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN103049581A | 公开（公告）日： | 2013-04-17 |
| 发明（设计）人： | 吴俊杰;刘洪甫;李红;韩小汀 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京远大卓悦知识产权代理事务所(普通合伙) 11369 | 代理人： | 史霞 |
| 地址： | 100191 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于一致性聚类的Web文本分类方法，包括：输入一段文字信息数据，其中包括n个文本；根据含有m个词汇的预设词库，对n个文本进行分词处理；根据每个文本中的分词在词库中出现的次数，制作每个文本的m维向量空间模型，n个文本组合在一起形成n×m的向量空间矩阵；在n×m的向量空间矩阵中随机提取n×m′的子矩阵，其中m′小于m，对n×m′子矩阵进行聚类分析；重复上述步骤r次，直到得到r个聚类分析结果；将r个聚类分析结果再进行聚类分析，得到最终聚类结果，这个最终聚类结果表征n个文本之间的归类关系，由此将n个文本分类。本方法能够克服聚类分析中的维度灾难，对海量文本数据进行分析，特别适合网络舆情监控等信息安全领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 一致性 web 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于一致性聚类的Web文本分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，输入一段文字信息数据，其中包括n个文本；步骤二，根据含有m个词汇的预设词库，对n个文本进行分词处理；步骤三，根据每个文本中的分词在词库中出现的次数，制作每个文本的m维向量空间模型，n个文本组合在一起形成n×m的向量空间矩阵；步骤四，在n×m的向量空间矩阵中随机提取n×m′的子矩阵，其中m′小于m，对n×m′子矩阵进行聚类分析；步骤五，重复步骤四r次，直到得到r个聚类分析结果；步骤六，将r个聚类分析结果再进行聚类分析，得到最终聚类结果，这个最终聚类结果表征n个文本之间的归类关系，由此将n个文本分类。
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