基于语义概念的海量短信文本聚类.pdf
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基于概念语义分析的文本聚类研究的中期报告.docx
基于概念语义分析的文本聚类研究的中期报告
尊敬的评委老师和各位专家：
我在此提交基于概念语义分析的文本聚类研究的中期报告，以下是研究的主要内容和进展。
一、研究背景和目标
随着信息时代的到来，海量的文本数据对于人们的日常生活和工作产生了深远的影响。随着互联网的发展，人们可以快速获取大量的文本数据，这些文本数据包含着各种各样的信息，例如新闻、社交网络、论坛帖子等等。如何从这些文本数据中提取有价值的信息并进行有效的组织和管理，一直是人们研究的热点问题。
文本聚类是一种常见的文本数据组织和管理方法，它将具有相似主题或内容的文本数据聚集在一起，从而实现对这些数据的分类和管理。目前，基于机器学习算法的文
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基于概念词的文本聚类方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112990388 B
(45)授权公告日 2021.08.24
(21)申请号 202110536699.3 (56)对比文件
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基于潜在语义索引的文本聚类算法研究的中期报告.docx
基于潜在语义索引的文本聚类算法研究的中期报告
一、研究背景
在当今信息化时代，随着互联网和大数据时代的到来，人们对文本数据的处理和分析需求日益增加。文本聚类作为文本数据挖掘领域的重要研究方向之一，旨在将大量文本数据自动分成若干类别，从而更好地理解和挖掘文本中的信息和知识。然而，传统的文本聚类算法面临着效果不佳、计算复杂度高等问题。因此，本研究致力于对基于潜在语义索引（LSI）的文本聚类算法进行深入研究，希望能够提出一种高效、准确的文本聚类算法。
二、研究目的
本研究的主要目的是针对传统文本聚类算法的不足，探讨基于潜在语义索引的文本聚类算法，提出一种更加高效、准确的文本聚类算法，为文本数据挖掘领
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一种基于语义相似度的群智能文本聚类的新方法.pdf
29 2 Vol. 29 No. 2
第 卷第 期 计 算 机 应 用 研 究
2012 2 Application Research of Computers Feb. 2012
年 月
一种基于语义相似度的群智能
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基于潜在语义的中文文本聚类及其应用的中期报告.docx
基于潜在语义的中文文本聚类及其应用的中期报告
一、研究背景和意义
随着互联网的快速发展，海量文本数据的产生和存储已经成为了一个重要的问题。如何对这些数据进行有效地组织、管理和分析，已经成为了一个亟待解决的问题。文本聚类作为一种重要的文本数据分析方法，已经被广泛应用于信息检索、数据挖掘、网络安全等领域。然而，由于中文语言的复杂性，在中文文本聚类中面临着许多挑战，如词语的歧义性、语法的多样性、表达方式的多样性等。为了有效地处理这些问题，需要采用一些先进的技术和算法，解决中文文本聚类的问题。
本文将以潜在语义分析技术为基础，研究中文文本聚类问题。潜在语义分析是一种基于统计学方法的文本分析技术，可以有
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基于概念特征的语义文本分类.pdf
ComputerEngineering口 伽 ffc口f0”计算机工程与应用
基于概念特征的语义文本分类
林 伟，孟凡荣，王志晓
L1N Wei，MENG Fanrong，WANG Zhixiao
中国矿业大学 计算机科学与技术学院，江苏 徐州 221008
SchoolofComputerScience and Technology，China University ofMining andTechnoloyg ，Xuzhou，Jiangsu 221008，China
LIN W ei。M ENG Fanrong，
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基于概念格与粗糙集的Web文本聚类研究的开题报告.docx
基于概念格与粗糙集的Web文本聚类研究的开题报告
一、研究背景与意义
随着Web文本数据的急剧增长，如何有效地从大量的Web文本中提取出有用信息已成为一个重要的研究方向。文本聚类是一个非常有用的技术，可以将大量文本数据按照内容进行分组，从而实现文本数据的有效管理和利用。
传统的文本聚类方法通常采用基于向量空间模型的算法，通过计算文本间的相似度来进行聚类。然而，这种方法有着许多局限性，其中最主要的一个问题是维数灾难。由于大多数文本在向量空间中的表示会产生非常高维的特征空间，导致计算相似度时出现稀疏性和维度灾难等问题。因此，如何解决维度灾难问题成为了文本聚类研究的一个重要方向。
概念格和粗糙集作为
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基于ASR文本的视频语义概念检测技术研究的中期报告.docx
基于ASR文本的视频语义概念检测技术研究的中期报告
一、研究背景
随着视频产业的快速发展，视频数据的规模和数量不断增加，因此如何从海量视频数据中自动提取语义概念信息成为了研究热点之一。其中，视频语义概念检测技术是指通过对视频内容进行分析和处理，从中提取出与人类语义概念相对应的信息，包括但不限于人物、场景、行为等。
目前，视频语义概念检测技术主要有两种方法：基于视觉特征的方法和基于辅助信息的方法。视觉特征的方法通过计算视频中的颜色、纹理、形状等特征，进行图像匹配和识别。而基于辅助信息的方法则是将视频内容与各种已有信息（如文本、音频等）进行联结或结合，识别其中蕴含的语义概念信息。
本研究是基于AS
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基于语义场模型的学科资源聚类及应用研究的中期报告.docx
基于语义场模型的学科资源聚类及应用研究的中期报告
1.研究背景
随着学科发展的不断壮大，学科资源的种类也越来越丰富，涵盖了图书、期刊、论文、视频、音频、PPT、源代码等多种形式的资源。这些学科资源的数量庞大，种类繁多，使得教师和学生很难找到所需的资源，也难以利用这些资源来提高学习和教学质量。因此，如何实现对学科资源的有效聚类，提高资源利用效率，成为当前教育信息化研究的热点问题之一。
2.研究内容
本研究基于语义场模型，以学科领域的关键词为基础，对学科资源进行聚类和应用研究，具体包括以下内容：
（1）学科领域关键词提取：通过对学科领域的文献和资源进行分析，提取出学科领域的关键词。
（2）语义场模
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一种基于密度聚类的语义轨迹匿名区域构建方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112801131 A
(43)申请公布日 2021.05.14
(21)申请号 202011498909.6
(22)申请日 2020.12.17
(71)申请人 长安大学
地址 71
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基于语义聚类的签到热点功能特征识别方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113392652 A
(43)申请公布日 2021.09.14
(21)申请号 202110343078.3 G06F 16/906 (2019.01)
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基于LDA聚类的语义Web服务发现：方法、应用与优化.docx
基于LDA聚类的语义Web服务发现：方法、应用与优化
一、引言
1.1研究背景与意义
随着互联网技术的迅猛发展，Web服务数量呈爆发式增长，如何在海量的Web服务中精准、高效地发现满足用户需求的服务，成为了亟待解决的关键问题。传统的Web服务发现主要基于语法和关键字匹配，这种方式缺乏对服务语义的深入理解，导致查全率和查准率较低，难以满足日益复杂的业务需求。例如，在一个旅游服务平台中，用户搜索“预订酒店”服务，传统基于关键字匹配的方式可能会返回一些与酒店相关但并非预订功能的服务，如酒店介绍、酒店周边景点推荐等，无法准确命中用户需求。
语义Web服务的出现为解决上述问题提供了新
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基于样本加权的文本聚类算法研究).pdf
维普资讯
情 报 学 报 ISSN1000—0135 JOURNALOFTHE CHINA SOCIEIY F0R SCIENTIFIC
ANDTECHNICALINF0RMAH0N ISSN 1000—0135
第27卷 第 1期42—48，2008年2月 Vo1．27 NO．1，42—48 Feb
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一种基于文本聚类的网页排序方法.pdf
计 算 机 与 现 代 化
2008年第 1O期 JISUANJIYUXIANDAIHUA 总第 158期
文章编号：1006-2475(2008)10-0018-03
一 种基于文本聚类的网页排序方法
曹 杰 ，王直杰
(东华大学信息科学与技术学院，浙江 上海201620)
摘要：提出一种
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基于概念分解的多视图聚类方法研究.pdf
摘要
摘要
大数据时代，可获取数据的来源和手段越来越广，这来源不同却对同一
事物属性进行述的数据被称作多视图数据。如何对多视图数据进行有效聚
类成为了当前数据挖掘领域的一个重要研究方向。
非负矩阵分解凭借其将高维复杂数据映射到低维子空间的可操作性和可
解释性被广泛应用到多视图聚类中。然而，基于非负矩阵分解的多视图聚类
方法往往只在隐式空间中进行聚类，围绕着低维表示矩阵探索多视图数据的
一致性信息，忽视了各视图之间的互补性信息。概念分解是非负矩阵分解的
变形，解决了非负矩阵分解只能处理非负数据的局限性，增加了聚类算法的
适用范围。所以，本文以概念分解为主体，探究多视图数据的一致性信息和互
补性信