基于改進(jìn)BIRCH聚類算法的評價(jià)對象挖掘
關(guān)鍵詞：名詞詞組模式 birch聚類算法 pmi算法
摘要：本文對于意見挖掘領(lǐng)域中的評價(jià)對象的修剪和聚類問題,提出使用K-means聚類算法和BIRCH聚類算法相結(jié)合的方式來進(jìn)行評價(jià)對象的修剪和聚類。利用BIRCH算法類別聚類的功能對評價(jià)對象進(jìn)行聚類,并刪除包含較少數(shù)據(jù)的簇來實(shí)現(xiàn)修剪評價(jià)對象;再通過對于剩下的簇使用K-means聚類算法來獲得最優(yōu)評價(jià)對象。這種修剪聚類方法與以往的基于PMI算法修剪然后基于K-means聚類算法相比,減少了評價(jià)對象修剪時(shí)對語料庫的依賴,最終聚類的結(jié)果更加精準(zhǔn),而且BIRCH算法采用一次掃描數(shù)據(jù)庫的策略,可以有效提高速度。
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