一种基于动态SOM的增量中文文本聚类方法

摘要：

对一种基于动态可调自组织神经网络(the dynamic adaptive self-organizing map neural network,简称DASOM)的增量中文文本聚类方法进行研究,认为其只需处理更新数据,提高聚类速度,并能自动抽取SOM聚类结果;DASOM模型具有动态的结构,通过数值实验表明该方法对中文文本增量聚类具有有效性.

关键词：增量聚类、文本聚类、自组织神经网络(SOM)、向量空间模型

所属期刊栏目：51

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：116-119,126