SOM聚类算法在文本分类上的应用

摘要：

随着网络信息指教级的增长,如何高效地组织海量的文本信息成为众多终端信息查询的基本要求.本文利用神经网络妁联想记忆原理,提出一种改进自组织映射(SOM)神经网络聚类算法来对这些信息进行索引和分类.改进SOM聚类算法通过文本的预处理和词汇权值的计算,SOM网络的训练过程以及多次聚类来细化各文本类别,最终产生概念空间.试验结果表明该算法对文本有很好的分类管理功能,便于文本检索.

关键词：SOM聚类、概念空间、文本分类

所属期刊栏目：27

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：162-164