增量式文本软聚类算法：解决动态文本集问题

"一种增量式文本软聚类算法" 在数据挖掘领域，文本聚类是一种重要的无监督学习方法，用于对大规模文本数据进行自动分组，找出相似文本的集合。传统的文本聚类算法如K-means或层次聚类，通常面临高时间复杂度的问题，尤其在处理大量动态更新的文本数据时。这篇出自《西安交通大学学报》的学术论文提出了一种新的解决方案，即“一种增量式文本软聚类算法”。 该算法主要针对以下挑战：一是解决传统聚类算法的时间效率问题，二是考虑动态变化文本集的特性，三是处理长文本中的多主题内容。增量式聚类算法的核心思想是逐步添加新数据到现有的聚类结构中，而不是每次重新计算所有数据的聚类，这极大地减少了计算复杂性。 论文中提出的算法引入了“语义序列”的概念，它考虑了文本的多主题特性。通过计算语义序列之间的相似性，可以捕获文本的深层含义，而不仅仅是表面的词汇匹配。通过计算相似语义序列集合的覆盖度，算法能够识别不同文本之间的关联性，从而实现更精确的聚类。 在聚类过程中，算法选择具有最小熵重叠值的候选类作为结果聚类，这有助于减少文本向量空间的维度，进一步优化计算效率。由于语义序列仅与文本自身相关，因此该算法特别适合处理增量式数据流，能够适应数据集的动态变化。 实验结果显示，与同等条件下的其他聚类算法相比，这种增量式文本软聚类算法在聚类精度上表现出优越性，尤其是在处理长文本集时。此外，由于其对动态数据集的适应性，该算法在实时或在线文本分析场景中具有显著优势。 关键词包括语义序列、增量式聚类、软聚类和文本聚类，这些标签反映了论文的主要研究方向和技术点。中图分类号TP18指的是计算机科学技术的图书分类，文献标识码A则表示这是一篇应用型科研论文，文章编号提供了论文在期刊中的唯一标识。 这篇论文提供了一种创新的文本聚类策略，结合了增量式学习和语义理解，对于在大数据环境中进行高效、准确的文本分析具有很高的参考价值。