基于LSM的文本聚类算法在个性化旅游产品中的应用

“一种基于LSM的文本聚类算法，由王步钰、付学良等人提出，旨在通过潜语义模型处理互联网上的海量旅游信息，以实现精准的个性化旅游产品模式挖掘。该算法构建了旅游信息对象的核心语义矩阵，并运用动态同异聚类算法进行文本聚类，以提取个性化旅游模式。” 这篇论文的研究集中在如何从互联网的大量数据中提取有价值的旅游信息，特别是在个性化旅游产品的推荐上。它提出了一种创新的文本聚类算法，该算法基于潜语义模型（Latent Semantic Model, LSM）。LSM是一种在信息检索和文本挖掘领域广泛使用的统计技术，它可以捕捉文本中的隐含语义关系，从而克服词汇表面形式的局限，提高信息检索的准确性。 在该算法中，首先建立旅游信息对象的核心语义矩阵。这个矩阵包含了文本长度、核心段落、核心距离等关键的潜在语义信息。核心段和核心距离的概念可能是指在文本中识别出的关键内容和这些内容之间的关系。通过这种方式，算法能够理解文本的深层次结构，而不是仅仅依赖关键词匹配。 接着，算法利用动态同异聚类算法来处理这个矩阵。动态同异聚类是一种能够适应数据变化的聚类方法，它允许在聚类过程中根据数据的相似性和差异性进行调整，以找到最佳的聚类结构。在这个应用中，它用于对旅游信息进行普遍性和个性的迭代聚类分析，从而发现个性化的旅游产品模式。 实验结果证明了该算法的有效性，它在强调不同位序语义信息的重要性的同时，保持了检索对象语义信息的连续性。这意味着算法不仅能区分出不同文本的主题，还能准确地将相似的旅游信息归类在一起，提高了聚类的准确性。 关键词包括潜语义矩阵、个性化旅游产品、核心语义和文本聚类，这些都是该研究的核心概念。潜语义矩阵是算法的基础工具，个性化旅游产品是研究的目标，核心语义是提取信息的关键，而文本聚类则是实现这一目标的方法。 这项研究为大数据环境下的旅游信息处理提供了一个新的视角，利用LSM和动态聚类算法，可以更好地理解和组织互联网上的旅游信息，为用户提供更精确的个性化推荐服务。