文本挖掘：文档相似度计算与特征向量方法详解

文档相似度计算是文本挖掘领域的一个关键任务，用于衡量两个文档之间的相似程度。在本PPT中，主要讲解了如何通过余弦计算法来实现这一过程。余弦相似度是基于两个文档向量的内积与各自模长的比值来确定相似度，公式如下： \[ \text{相似度} = \cos(\theta) = \frac{\mathbf{A} \cdot \mathbf{B}}{\|\mathbf{A}\| \|\mathbf{B}\|} \] 其中，$\mathbf{A}$ 和 $\mathbf{B}$ 分别代表两个文档的特征向量，每个元素表示词汇在文档中出现的频率或权重，$\cdot$ 表示向量的点积，$\|\cdot\|$ 表示向量的模长。这种方法简单直观，但遇到大规模文档时，矩阵维度会迅速增大，计算复杂度随之增加，对计算效率提出挑战。 文本挖掘的课程报告由张忠平教授讲解，涉及内容包括文本挖掘的起源和发展历程，如文本数据库（如Web文档数据）、半结构化数据处理以及信息检索技术的应用。文本挖掘过程被划分为几个关键步骤：特征建立，通过元数据（如描述性特征如名称、日期等）和语义性特征（如作者、主题等）来构建文档表示；特征集缩减，减少冗余信息以提高效率；知识模式提取，从大量文本中抽取有用的信息模式；以及模型评价，通过信息增益、期望交叉熵和互信息等评价指标来衡量特征选择和模型性能。 文本特征的建立通常采用向量空间模型（VSM），将每个文档转化为一个词频向量，其中每个维度对应一个词语，权重表示该词语在文档中的重要性。文档相似度计算正是在这种模型框架下进行的。 在评价文本特征时，信息增益、期望交叉熵和互信息是常用的评估方法。信息增益是衡量某个特征对分类决策影响的度量，期望交叉熵则衡量分类后预测不确定性的变化，而互信息则反映两个变量之间共享信息的多少，这些方法有助于优化特征选择，提高模型的性能。 本PPT深入探讨了文档相似度计算在文本挖掘中的应用，以及如何通过科学的方法论和技术手段来处理大规模文本数据，提炼有价值的知识，并对特征选择和模型评估提供了实用的指导。