基于云平台的Single-Pass聚类算法改进与VSM构建

"提取特征词构建VSM的改进-singlepass" 本文主要探讨了如何通过改进的Single-Pass方法在数据挖掘中构建向量空间模型（VSM），特别是在云平台上的实现。首先，文章介绍了利用复旦大学研发的fundanNLP工具进行文章分词和词性标注，该工具在准确性上表现出色，且支持新词添加。接着，针对特征词的选择，提出了去除动词，保留名词的策略，以筛选出更有代表性的特征项。 在特征词的权重分配方面，文章提出了一种策略：标题中的特征词权重乘以3，每段首句的特征词权重乘以2。这样的加权方式旨在强调重要信息，使VSM更准确地反映文本内容。VSM是将文本数据转换为向量形式，便于后续的相似度计算和聚类操作。通常，特征词过多会导致计算复杂度增加，因此需要通过去除非关键词来降低维度。 文章还提及了Hadoop云平台，这是一个用于大数据处理的分布式计算框架，由HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型）两部分组成。HDFS负责数据存储，而MapReduce则提供了并行计算的能力，适合大规模数据处理任务，如Single-Pass聚类算法的实现。 Single-Pass聚类算法的核心在于其一次遍历数据集就能完成聚类的特点，减少了对内存的需求。然而，原始的Single-Pass算法可能因为特征项选取和相似度计算的简单处理而导致聚类效果不佳。文章中提到的改进策略专注于优化VSM的构建过程和相似度计算，以提高聚类质量。 具体来说，改进的Single-Pass算法不仅关注数据模型的建立，还关注相似度计算的算法选择。文本数据首先被转化为VSM，其中的特征项是经过精心挑选的词语，然后通过合适的相似度度量（如余弦相似度）来判断数据点之间的关联程度，进而决定它们所属的类别。 总结起来，这篇论文深入研究了如何在云环境中利用Single-Pass算法进行数据挖掘，特别是通过优化特征词提取、权重分配和VSM构建来提升聚类效果。这种改进的方法对于处理大规模文本数据和实时数据分析具有重要的实践意义。