子语义空间驱动的高效短文本策略挖掘提升准确性

本文主要探讨了一种创新的短文本策略挖掘方法，其核心是基于子语义空间的策略提取。该方法针对短文本数据在分析过程中遇到的两个关键挑战——“词汇鸿沟”和“数据稀疏”问题，通过引入语义空间技术来解决。语义空间将文本中的词汇映射到一个共享的概念空间，使得即使词汇不同，但含义相似的短文本可以被有效地理解和比较。 接着，作者采用了聚类算法对整个语义空间进行分割，形成多个子语义空间。这样的划分使得在每个子空间内并行进行关联规则挖掘，显著提升了策略生成的效率和质量。同时，这种并行处理方式充分利用了多核处理器的优势，优化了计算资源的使用。 在策略生成阶段，通过二叉树结构进行策略归并，目的是生成最简策略集，即既能保持信息的完整性，又能减少冗余和复杂性。这种方法在保持策略精确度的同时，减少了误报率，实验证明在误报率为6.5%的情况下，准确率能达到88%，这是一个相当显著的提升。 特别地，该方法在违规短信的发现与处理中表现出色，显示出强大的覆盖率和高准确率，这表明它在实际应用中具有很高的实用价值。子语义空间、策略提取、短文本处理以及关联规则挖掘和聚类等技术的结合，使得该方法在文本挖掘领域具有创新性和竞争力。 这篇研究提供了一种有效的方法，用于精准识别和策略提取短文本数据，对于提升文本数据分析的效率和准确性，尤其是在处理大规模和高噪声的文本数据时，具有重要的理论和实际意义。未来的研究可以进一步探索如何优化算法性能，或者将其应用于更多的领域，如社交媒体监控、情感分析或推荐系统。