文献类型：期刊文章

作　　者：王小华[1] 徐宁[1] 谌志群[1]

机构地区：[1]杭州电子科技大学计算机应用技术研究所,浙江杭州310018

出　　处：《情报科学》

基　　金：浙江省自然科学基金资助项目(Y1100176)

年　　份：2011

卷　　号：29

期　　号：11

起止页码：1621-1624

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSSCI、CSSCI2010_2011、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：文本主题检测可以很好的挖掘海量信息中的关键因子,本文主要通过基于共词分析方法对文本主题词进行聚类从而发现当前的主题,首先通过停用词过滤和TF-IDF关键词提取技术提取出主题词串,然后构建共词矩阵,最后通过Bisecting K-means算法对主题词串进行聚类分析,从而发现主题。实验结果表明,该方法对热点主题提取有一定的效果。

关 键 词：共词分析 TF-IDF 共词矩阵  Bisecting  K-MEANS 主题

分 类 号：G350]