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一种结合主动学习的半监督文档聚类算法
赵卫中1; 马慧芳2; 李志清1; 史忠植3
2012
发表期刊软件学报
ISSN1000-9825
卷号23.0期号:006页码:1486
摘要半监督文档聚类,即利用少量具有监督信息的数据来辅助无监督文档聚类,近几年来逐渐成为机器学习和数据挖掘领域研究的热点问题,由于获取大量监督信息费时费力,因此,国内外学者考虑如何获得少量但对聚类性能提高显著的监督信息.提出一种结合主动学习的半监督文档聚类算法,通过引入成对约束信息指导DBSCAN的聚类过程来提高聚类性能,得到一种半监督文档聚类算法Cons.DBSCAN.通过对约束集中所含信息量的衡量和对DBSCAN算法本身的分析,提出了一种启发式的主动学习算法,能够选取含信息量大的成对约束集,从而能够更高效地辅助半监督文档聚类.实验结果表明,所提出的算法能够高效地进行文档聚类.通过主动学习算法获得的成对约束集,能够显著地提高聚类性能.并且,算法的性能优于两个代表性的结合主动学习的半监督聚类算法.
关键词半监督聚类 文档聚类 主动学习 成对约束
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/32867
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.湘潭大学
2.西北师范大学
3.中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
赵卫中,马慧芳,李志清,等. 一种结合主动学习的半监督文档聚类算法[J]. 软件学报,2012,23.0(006):1486.
APA 赵卫中,马慧芳,李志清,&史忠植.(2012).一种结合主动学习的半监督文档聚类算法.软件学报,23.0(006),1486.
MLA 赵卫中,et al."一种结合主动学习的半监督文档聚类算法".软件学报 23.0.006(2012):1486.
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