TSABCLDA算法：考虑关键词微变的文本相似性研究

“这篇论文介绍了一种新的文本相似性算法——TSABCLDA（Text Similarity Algorithm Based on Clustering and LD Algorithm），该算法针对传统向量空间模型在处理文本相似性时存在的问题，即未考虑关键词微变和高维向量问题，进行了改进。通过预处理、聚类和LD算法，提高了文本相似性计算的精确度，并在文本挖掘中应用，提升了相似文本的挖掘效率。实验结果证明，该算法在一定阈值范围内能显著提高文本相似性的准确率。” 正文： 在计算机科学领域，特别是在文本挖掘和信息检索中，文本相似性计算是一项基础且重要的任务。随着互联网信息的爆炸式增长，如何从海量文本数据中有效地提取有价值的信息成为了研究的焦点。文本相似性计算就是其中一种关键方法，它通过比较两篇文档之间的相似度来识别重复或相关的文本内容。 传统的向量空间模型（Vector Space Model, VSM）是文本相似性计算的常用方法，但其存在两个主要问题：一是高维向量问题，随着词汇量的增加，文本向量维度会变得非常高，导致计算复杂度增加；二是未考虑关键词的微变，即词汇的轻微变化可能影响到文本的真正含义，而VSM往往无法捕捉这些细微差异。 针对这些问题，该论文提出的TSABCLDA算法首先对文本进行预处理，包括去除数字、标点符号和停用词，减少噪声干扰。接着，通过聚类算法对低频词进行约简，降低向量维度，减少计算负担。然后，利用Local Density (LD)算法计算特征词之间的相似度，构建一个文本相似度矩阵。这个矩阵考虑了关键词的微变，即使词汇形式稍有不同，也能识别出它们在语义上的相似性。最后，根据特征词的相似度及其权重构建空间向量，以此来计算文本间的相似度。 TSABCLDA算法的优势在于它结合了关键词微变和高维向量处理，不仅提高了计算的精确性，还提升了文本挖掘的效率。实验结果证实，在设定的阈值范围内，该算法对于文本相似性的判断准确率有显著提升，尤其在处理关键词微变的情况下效果更佳。 这篇论文的研究成果为文本相似性计算提供了一个新的视角，通过结合关键词微变和LD算法，为文本挖掘和信息检索领域的文本分析提供了更高效、更精确的工具。这对于提升搜索引擎的性能、改善信息推荐系统以及自动化文本分类等方面都具有实际意义。