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一种结合主动学习的半监督文档聚类算法

文献类型:期刊论文

作者赵卫中2; 马慧芳3; 李志清2; 史忠植1
刊名软件学报
出版日期2012
卷号23.0期号:006页码:1486
关键词半监督聚类 文档聚类 主动学习 成对约束
ISSN号1000-9825
英文摘要半监督文档聚类,即利用少量具有监督信息的数据来辅助无监督文档聚类,近几年来逐渐成为机器学习和数据挖掘领域研究的热点问题,由于获取大量监督信息费时费力,因此,国内外学者考虑如何获得少量但对聚类性能提高显著的监督信息.提出一种结合主动学习的半监督文档聚类算法,通过引入成对约束信息指导DBSCAN的聚类过程来提高聚类性能,得到一种半监督文档聚类算法Cons.DBSCAN.通过对约束集中所含信息量的衡量和对DBSCAN算法本身的分析,提出了一种启发式的主动学习算法,能够选取含信息量大的成对约束集,从而能够更高效地辅助半监督文档聚类.实验结果表明,所提出的算法能够高效地进行文档聚类.通过主动学习算法获得的成对约束集,能够显著地提高聚类性能.并且,算法的性能优于两个代表性的结合主动学习的半监督聚类算法.
语种英语
源URL[http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/32866]  
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.中国科学院计算技术研究所
2.湘潭大学
3.西北师范大学
推荐引用方式
GB/T 7714
赵卫中,马慧芳,李志清,等. 一种结合主动学习的半监督文档聚类算法[J]. 软件学报,2012,23.0(006):1486.
APA 赵卫中,马慧芳,李志清,&史忠植.(2012).一种结合主动学习的半监督文档聚类算法.软件学报,23.0(006),1486.
MLA 赵卫中,et al."一种结合主动学习的半监督文档聚类算法".软件学报 23.0.006(2012):1486.

入库方式: OAI收割

来源:计算技术研究所

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