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结合LSA的中文谱聚类算法研究
文本聚类 潜在语义分析 奇异值分解 谱聚类
2010/8/31
传统的文本谱聚类需要的文本相似矩阵依赖于向量空间模型，忽略了词与词之间的语义关系，存在词频维数过高、计算代价高等问题。针对这些问题，提出了一种基于潜在语义分析（latent semantic analysis，LSA）的文本相似矩阵构造方法，利用奇异值分解（singular value decomposition，SVD）降维，在低维的语义空间表示文本，以此来提高同类文本间的语义相似度，并进行了相...