语义增强的K-means短文本聚类算法

"这篇论文研究了一种结合语义改进的K-means短文本聚类算法，旨在解决短文本聚类中的关键词稀疏性、高维处理复杂性和簇可理解性问题。通过词语集合表示短文本，使用最大频繁词集获取初始聚类中心，并结合TF-IDF的语义相似度计算文本间相似度，该算法在处理短文本聚类时表现优越。" 正文: 在当前信息化社会中，短文本数据如微信、微博和论坛消息等广泛应用，其中蕴含了大量的用户信息和潜在价值。因此，对短文本进行有效的聚类分析对于热点发现、情感分析以及个性化推荐等领域具有重要意义。然而，短文本聚类面临着三大挑战：特征关键词的稀疏性、高维空间处理的复杂性和簇的可理解性。 针对这些挑战，本文提出的结合语义改进的K-means短文本聚类算法采取了以下策略： 1. **缓解特征关键词稀疏性**：由于短文本通常词汇量有限，导致特征关键词稀疏。论文采用了词语集合来表示短文本，这种方法有助于增加每个文本的特征表示，减轻稀疏性问题。 2. **克服对初始聚类中心敏感的问题**：传统的K-means算法对初始聚类中心的选择非常敏感，可能会导致聚类结果的不稳定。该算法通过挖掘短文本集的最大频繁词集来确定初始聚类中心，这种方式更稳定，能提高聚类质量，同时增强了簇的可理解性。 3. **处理高维空间的复杂性**：利用TF-IDF值计算语义相似度，这种方法可以避免在高维空间中的复杂计算。TF-IDF是一种常用的文本表示方法，它可以量化词在文档中的重要性，同时考虑了词在整个文集中的普遍性，通过这种方式计算文本间的相似度，可以更准确地反映文本的语义关系。 实验结果显示，这种结合语义的改进算法相比于传统方法在短文本聚类上有更好的性能。文献中提到了其他一些方法，如基于熵和文本词集群的特征提取、词频建模、离散粒子群优化算法以及基于免疫的中文网络聚类，这些方法在特定情况下也取得了不错的效果，但各自存在局限，如对大规模数据的处理能力不足或对初始条件的依赖性强。 总结来说，本文提出的算法通过创新的文本表示和相似度计算方法，成功地解决了短文本聚类的难题，提高了聚类的准确性和可解释性，对于理解和挖掘大量短文本数据的价值有着积极的推动作用。未来的研究可以进一步探索如何优化这个算法，以适应更加复杂和多样化的文本数据集。