Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
| 文本聚类中的贝叶斯后验模型选择方法 | |
| 姜宁1; 史忠植2 | |
| 2002 | |
| 发表期刊 | 计算机研究与发展
 |
| ISSN | 1000-1239 |
| 卷号 | 39.0期号:005页码:580 |
| 摘要 | 对聚类分析中的模型选择特别是混合模型方法进行了较全面地介绍与总结，对其中的关键技术逐一进行了讨论。在此基础上，提出了贝叶斯后验模型选择方法，并把它与文档产生特征序列的物理模型相结合，给出了一个用于聚类分析的概率模型。对真实文本数据的测试中该模型取得了非常好的效果。同时对不同贝叶斯估计方法取得的效果进行了对比。 |
| 关键词 | 文本聚类 贝叶斯后验模型选择 混合模型 贝叶斯估计 人工智能 |
| 语种 | 英语 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/36916 |
| 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.中国科学技术大学北京研究生院 2.中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 姜宁,史忠植. 文本聚类中的贝叶斯后验模型选择方法[J]. 计算机研究与发展,2002,39.0(005):580. |
| APA | 姜宁,&史忠植.(2002).文本聚类中的贝叶斯后验模型选择方法.计算机研究与发展,39.0(005),580. |
| MLA | 姜宁,et al."文本聚类中的贝叶斯后验模型选择方法".计算机研究与发展 39.0.005(2002):580. |
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