方东昊
- 作品数：2 被引量：24H指数：2
- 供职机构：东北大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于LDA的微博短文本分类技术的研究与实现
- 随着Web2.0技术的发展,微博的使用人群以极快的速度增加,对互联网的影响也日趋重大。对微博进行分类在用户个性化推荐、微博社群及垃圾信息过滤中都至关重要。而微博属于短文本,包含信息量有限,传统的文本分类方式并不能很好地用...
- 方东昊
- 关键词：支持向量机
- 文献传递
- 一种基于LDA的潜在语义区划分及Web文档聚类算法被引量：19
- 2011年
- 该文应用LDA模型进行文档的潜在语义分析,将语义分布划分成低频、中频、高频语义区,以低频语义区的语义进行Web游离文档检测,以中、高频语义区的语义作为文档特征进行文档聚类,采用文档类别与语义互作用机制对聚类结果进行修正。与相关工作比较,该文不仅应用LDA模型表示文档,而且进行了深入的语义分布区域划分,并将分析结果应用于Web文档聚类。实验表明,该文提出的基于LDA的文档类别与语义互作用聚类算法获得了更好的聚类结果。
- 刘振鹿王大玲冯时张一飞方东昊
- 关键词：LDA潜在语义文档聚类
