| 专利名称 | 文本聚类方法 | 申请号 | CN201310754063.1 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN103714171A | 公开（授权）日 | 2014.04.09 | 申请（专利权）人 | 深圳先进技术研究院 | 发明（设计）人 | 蔡业首;陈小军;管婷婷;黄哲学 | 主分类号 | G06F17/30(2006.01)I | IPC主分类号 | G06F17/30(2006.01)I | 专利有效期 | 文本聚类方法 至文本聚类方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 一种文本聚类方法，用于对潜在狄利克雷分布模型的文档集进行文本挖掘，其至少包括如下步骤：在第一文档集D1中对预设了主题数量K的潜在狄利克雷分布算法进行训练，得到参数β和φ；根据参数φ，利用信息熵理论对所述第一文档集D1进行过滤，得到第二文档集D2；根据参数β，对第二文档集D2进行分组，生成包含分组信息的第三文档集D3；以及在第三文档集D3上运行FG-Kmeans算法，得到最终聚类的聚类中心集合C以及标记矩阵U。本发明提供的文本聚类方法，通过潜在狄利克雷分布模型对文本进行分组，再利用FG-Kmeans算法处理分组后的文本，很好地应对文本挖掘中数据的高维和稀疏的问题，而且把特征分组的概念引入了特征空间，使得特征空间包含的信息更为丰富。 |
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