1、考文献万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文第章绪论本文主要从互联网上评论飞速增长的背景以及评论中信息聚类的实用性，分析网络评论的特性，研究网络评论维基百科的评论主题词聚类本文提出的方法中文维基百科下载维基百科文章的获取基于维基百科的词向量空间模型生成词的向量空间模型的建立相似度计算方法词的相似度矩阵生成主题词聚类算法实验及结果分析实验数据结果分位论文文本预处理去除停用词基于中文语法模式的引入评论主题词提取模式主题词构成模式评论主题词的提取高频主题词提取剪枝高频主题词提取低频主题词提取处理过程实验与分析实验数据结果分析本章小结第四章基于中文分词技术介绍聚类分析聚类方法介绍聚类评价方法词聚类介绍词的特征表示特征选择方法基于的语义相似度计算本章小结第三章评论主题词。
2、相近的词汇通常在语法，语义，应用场景中表现出共性。词聚类就是根据词汇在这些方面的特性，从而对词汇进行聚类。使得同聚簇中的词汇之间的距离近即相近的语义，语法。不同聚簇中词汇的距离尽可能远。词聚类技术的个重要应用就是改善信息检索的人机交互效率。面对巨大的信息资源库，用户无法做到完全了解数据库，因此不能完全检索到自己想要的信息。现在主流的信息检索，是根据关键词返回结果集。如果用户面对个陌生的信息资料库，就很难选定合适的关键字进行检索。如果系统能够提供关键字聚类功能，即系统把资源库中与用户输入的关键字语义相近的数据也作为结果集返回。通过这种方式返回的结果集往往召回率和准确率更高。随着词聚类技术的发展，它还在主题抽取，语义消歧，信息检索，文本分类，信息聚类中发挥着重要。
3、聚类方法的优劣，因此不经常使用。熵熵指的是体系的混乱程度。在计算机科学，概率论，控制论，数论，天体物理，生命科学都有着重要的应用。同样熵也可以用于衡量聚类结果的优劣，熵值越小，表示个类别的混乱程度越小，即类内对象之间的关系越紧密。对于每个类的熵的定义如式聚类结果的平均熵的定义如式在对正式定义之前，首先列出准确率和召回率的定义如式,而的定义基于上述两个公式。具体定义如式,根据每个类的，聚类结果的定义如式,整体相似度在实际处理数据过程中，文本数据以及其他需要聚类的数据往往是没有类别标签的，这时可以通过类内对象的内聚性来评价聚类质量，整体相似度就是其中种方法。整体相似度具体如式万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文,综上所述，大。
4、数据是项高难度的挑战。随着数据维数的增加，数据之间原本的关联会越来越微弱，数据集合的总体密度越变越小，聚类度量失去意义。因此需要开发不同的聚类算法来应对高维数据。基于约束的聚类是种结合用户特定的需求的聚类方法。通过约束聚类从而来表达用户的需求。通过在聚类过程中有效的通信手段，用于指定用户的各种约束条件。聚类评价方法聚类结果的优劣需要有个评价的标准，本节将要介绍几种常用的方法，用于对文本，词聚类的效果进行检测。由于每种评价标准对聚类结果分析的侧重点都各不相同，因此相同的聚类结果用不同的标准评价会得到不同的结果。由此可知，要准确的评价个聚类结果的优劣程度，需要综合各种不同的评价标准。目前常用的种方法是在已知分类的数据集上进行聚类。例如给定个已有类别标签的文本集合。
5、回结果集。如果用户面对个陌生的信息资料库，就很难选定合适的关键字进行检索。如果系统能够提供关键字聚类功能，即系统把资源库中与用户输入的关键字语义相近的数据也作为结果集返回。通过这种方式返回的结果集往往召回率和准确率更高。随着词聚类技术的发展，它还在主题抽取，语义消歧，信息检索，文本分类，信息聚类从而对词汇进行聚类。使得同聚簇中的词汇之间的距离近即相近的语义，语法。不同聚簇中词汇的距离尽可能远。词聚类技术的个重要应用就是改善信息检索的人机交互效率。面对巨大的信息资源库，用户无法做到完全的冗余度高，很多不相关的信息会作为结果集进行返回仅仅因为含有检索的关键字。词汇作为能够独立运用的最小语言单位，含义相近的词汇通常在语法，语义，应用场景中表现出共性。词聚类就是根据。
6、的作用，同时评论的主题词聚类在实际应用中也越来越重要。研究现状及发展趋势关于词语的分类问题，国内外的许多学者都在不同层面，角度展开研究工作。目前比较著名的词典有国内的同义词词林国外心思想就是为每个簇都设定个模型，随后通过具体的算法寻找对象集对于特定模型的最佳拟合。该方法就是通过分布在空间中的数据点的密度函数从而来定位簇。该方法同时还考虑了噪声数据的影响，具有比较高的鲁棒性。除了上述提到的聚类方法外，还有两种特殊的聚类任务，分别是基于约束的聚类和聚类高维数据。聚类高维数据在现实中较为常见，因为大多数的应用中数据都含有大量的属性。例如，文本文档可能用上万个词汇作为文本文档的特征建立向量空间模型。人体的同样也需要千上万个特征点来表示基因的信息。由于维灾难，聚类高维。
7、的提取本文提出的方法垃圾评论去除万方数据杭州电子科技大学硕士学目录第章绪论研究背景与意义研究现状及发展趋势词聚类算法的研究现状词聚类评价方法的研究现状本文研究内容本文的组织第二章相关工作及研究进展网络爬虫基础技术网络评论爬虫架构去重文本预处理,万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文目录摘要,万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文目录摘要目录第章绪论研究背景与意义研究现状及发展趋势词聚类算法的研究现状词聚类评价方法的研究现状本文研究内容本文的组织第二章相关工作及研究进展网络爬虫基础技术网络评论爬虫架构去重文本预处理中文分词技术介绍聚类分析聚类方法介绍聚类评价方法词聚类介绍词的特征表示特征选择方法基于的语义相似度计算本章小结第三章评论主题词的提取本文提出的方法垃圾评。
8、论去除万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文文本预处理去除停用词基于中文语法模式的引入评论主题词提取模式主题词构成模式评论主题词的提取高频主题词提取剪枝高频主题词提取低频主题词提取处理过程实验与分析实验数据结果分析本章小结第四章基于维基百科的评论主题词聚类本文提出的方法中文维基百科下载维基百科文章的获取基于维基百科的词向量空间模型生成词的向量空间模型的建立相似度计算方法词的相似度矩阵生成主题词聚类算法实验及结果分析实验数据结果分析本章小结第五章总结与展望研究工作总结未来展望致谢参考文献万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文第章绪论本文主要从互联网上评论飞速增长的背景以及评论中信息聚类的实用性，分析网络评论的特性，研究网络评论主题词的相似度，并对评论的主题词进行聚。
9、过滤检索提取，关联技术都是围绕这个目的展开的。由于网络上信息纷繁复杂，很多关联的信息，通常孤立的分布在不同的地方，往往出现的时间也是分散的。现在般的检索工具的原理都是基于关键字进行搜索，返回信息的冗余度高，很多不相关的信息会作为结果集进行返回仅仅因为含有检索的关键字。词汇作为能够独立运用的最小语言单位，含义相近的词汇通常在语法，语义，应用场景中表现出共性。词聚类就是根据词汇在这些方面的特性，从而对词汇进行聚类。使得同聚簇中的词汇之间的距离近即相近的语义，语法。不同聚簇中词汇的距离尽可能远。词聚类技术的个重要应用就是改善信息检索的人机交互效率。面对巨大的信息资源库，用户无法做到完全了解数据库，因此不能完全检索到自己想要的信息。现在主流的信息检索，是根据关键词返。
10、词汇在这些方面的特性，过滤检索提取，关联技术都是围绕这个目的展开的。由于网络上信息纷繁复杂，很多关联的信息，通常孤立的分布在不同的地方，往往出现的时间也是分散的。现在般的检索工具的原理都是基于关键字进行搜索，返回信息网这个新型媒体的出现，使我们摆脱了信息贫乏的桎梏，进入到个信息爆炸的社会。在信息爆炸的情况下，信息的来源不再是问题，而人们现在主要关心的问题就是如何能够快速准确的获取自己感兴趣的信息。目前各种信息的主题词的相似度，并对评论的主题词进行聚类，从而使相似的评论能够聚类以便于用户浏览。最后阐述了本课题研究的必要性和合理性以及对各章节的概要内容进行了说明。研究背景与意义随着信息传播手段的进步，尤其是互联析本章小结第五章总结与展望研究工作总结未来展望致谢参。
11、，即每个文本的类别已知。然后对文本集合进行聚类，通过当前文本聚类的结果和原始文本数据分类的对比从而来判定聚类质量。这里列出些符号以及其所表示的含义，方便下面的描述。定义文本集合类为，第个类的对象数目定义为。对于聚类以后，聚类结果的定义，聚类形成的类定义为，第个类的对象数目定义为。在聚类结果中，类中被划分为类的对象数目记为。基于上述的定义，下面将给出不同评价标准的定义。模糊矩阵模糊矩阵对于聚类质量的描述可以说是最直观的。它直观的描述了聚类结果中每个文万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文本的分布以及各个类别中对象的数目分布情况。模糊矩阵如式所示其中,。模糊矩阵直观，但是不易通过矩阵的比较来判断不同。
12、，从而使相似的评论能够聚类以便于用户浏览。最后阐述了本课题研究的必要性和合理性以及对各章节的概要内容进行了说明。研究背景与意义随着信息传播手段的进步，尤其是互联网这个新型媒体的出现，使我们摆脱了信息贫乏的桎梏，进入到个信息爆炸的社会。在信息爆炸的情况下，信息的来源不再是问题，而人们现在主要关心的问题就是如何能够快速准确的获取自己感兴趣的信息。目前各种信息的过滤检索提取，关联技术都是围绕这个目的展开的。由于网络上信息纷繁复杂，很多关联的信息，通常孤立的分布在不同的地方，往往出现的时间也是分散的。现在般的检索工具的原理都是基于关键字进行搜索，返回信息的冗余度高，很多不相关的信息会作为结果集进行返回仅仅因为含有检索的关键字。词汇作为能够独立运用的最小语言单位，含义。
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