一种多维度的Web文本表示方法
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标签：Web(68013)
Web文本表示方法作为所有Web文本分析的基础工作，对文本分析的结果有深远的影响。提出了一种多维度的Web文本表示方法。传统的文本表示方法一般都是从文本内容中提取特征，而文档的深层次特征和外部特征也可以用来表示文本。本文主要研究文本的表层特征、隐含特征和社交特征，其中表层特征和隐含特征可以由文本内容中提取和学习得到，而文本的社交特征可以通过分析文档与用户的交互行为得到。所提出的多维度文本表示方法具有易用性，可以应用于各种文本分析模型中。在实验中，改进了两种常用的文本聚类算法——K-means和层次聚类算法，并命名为多维度Kmeans MDKM和多维度层次聚类算法MDHAC。通过大量的实验表明了本方法的高效性。此外，我们在各种特征的结合实验结果中还有一些深层次的发现。
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