PLSI模型与TEM算法在标签聚类中的应用研究

"基于PLSI的标签聚类研究 (2013年) - 工程技术 论文" 本文探讨了一种解决大众分类中标签模糊问题的方法，通过使用概率潜在语义索引(PLSI)模型对标签进行潜在语义分析，以提高用户的搜索效率。PLSI是一种经典的文本分析方法，它将文档和词汇之间的关系建模为隐藏主题的分布，以此揭示文档和标签之间的潜在语义联系。 在该研究中，研究人员应用了回火期望最大化(TEM)算法来训练PLSI模型，以获取在潜在语义空间中的条件概率。TEM是一种优化方法，通常用于处理高维或复杂模型的参数估计，它能在避免陷入局部最优的情况下找到全局最优解。通过TEM算法，可以得到每个标签在潜在语义下的概率向量，这些向量能够更好地表示标签的语义含义。 在此基础上，作者提出了凝聚式层次K中心点(HAK-mediods)聚类算法，这是一种改进的层次聚类方法。传统的层次聚类包括凝聚和分裂两种方式，而凝聚式HAK-mediods算法特别关注于寻找代表性的中心点（mediods），以减少由于标签模糊带来的聚类误差。与K-means等传统聚类算法相比，HAK-mediods更适合处理不规则形状的簇和噪声数据，因为它考虑了簇内所有对象到聚类中心的距离总和，而不仅仅是平均距离。 实验部分对比了HAK-mediods算法与其他传统聚类算法的性能，结果显示HAK-mediods在处理标签聚类时具有更好的效果，这验证了其在处理模糊标签时的可行性和有效性。文章的关键词包括大众分类、概率潜在语义索引、语义标签、回火期望最大化算法以及凝聚式层次k中心点聚类，表明了研究的核心内容和技术手段。 这项研究为改善由用户生成的标签系统（如大众分类）提供了新的解决方案，通过PLSI和HAK-mediods算法，能够更准确地理解标签的语义并提高搜索效率。这种方法对于社交媒体、知识管理系统和信息检索等领域具有实际应用价值。