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基于改进BIRCH聚类算法的评价对象挖掘

摘要:本文对于意见挖掘领域中的评价对象的修剪和聚类问题,提出使用K-means聚类算法和BIRCH聚类算法相结合的方式来进行评价对象的修剪和聚类。利用BIRCH算法类别聚类的功能对评价对象进行聚类,并删除包含较少数据的簇来实现修剪评价对象;再通过对于剩下的簇使用K-means聚类算法来获得最优评价对象。这种修剪聚类方法与以往的基于PMI算法修剪然后基于K-means聚类算法相比,减少了评价对象修剪时对语料库的依赖,最终聚类的结果更加精准,而且BIRCH算法采用一次扫描数据库的策略,可以有效提高速度。

关键词:
  • 名词词组模式  
  • birch聚类算法  
  • pmi算法  
作者:
王梦遥; 王晓晔; 洪睿琪; 柴晓瑞
单位:
天津市智能计算及软件新技术重点实验室; 天津理工大学; 天津300191; 计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室; 天津理工大学; 天津300191
刊名:
软件

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期刊名称:软件

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