一种改进的密度文本聚类算法
专利汇可以提供一种改进的密度文本聚类算法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种改进的 密度 文本聚类 算法 ，利用分词技术对文本分词处理，匹配停用词表对词汇进行去停用词操作，根据调研统计，得出一系列词汇 位置 和词性权重值，根据词汇在文本中的权重和词汇在文本库中的权重 构造目标函数提取文本特征词汇向量，再利用改进的基于密度中心算法，对文本库进行聚类；本 发明 比传统文本特征词汇提取方法准确度更高，具有更好的应用价值， 数据处理 效果好，克服了信息增益方法的缺点，结果更符合经验值，解决了文本特征词汇高维稀疏的问题，大大降低噪声和孤立点对簇分类的影响，有利于发现任意形状的簇，同时计算了不同词汇对文本思想的贡献度。，下面是一种改进的密度文本聚类算法专利的具体信息内容。
1.一种改进的密度文本聚类算法，本发明涉及语义网络技术领域，具体涉及一种改进的密度文本聚类算法，其特征是，包括如下步骤：
步骤1：初始化文本库，对文本进行预处理过程，其具体预处理技术如下：
步骤1.1：分词是文本预处理的第一个步骤，在英文文本中，词语间由空格隔开，因此不需要这一步骤，而中文文本中，词之间是没有空格的，必须进行分词处理，具体分词技术如下：
步骤1.1.1：根据《分词词典》找到待分词句子中与词典中匹配的词，把待分词的汉字串完整的扫描一遍，在系统的词典里进行查找匹配，遇到字典里有的词就标识出来；如果词典中不存在相关匹配，就简单地分割出单字作为词；直到汉字串为空
步骤1.1.2：依据概率统计学，将待分词句子拆分为网状结构，即得n个可能组合的句子结构，把此结构每条顺序节点依次规定为 ，其结构图如图2所示
步骤1.3：基于信息论方法，给上述网状结构每条边赋予一定的权值，其具体计算过程如下：
根据《分词词典》匹配出的字典词与未匹配的单个词，第i条路径包含词的个数为 ，即n条路径词的个数集合为
得
在上述留下的剩下的(n-m)路径中，求解每条相邻路径的权重大小
在统计语料库中，计算每个词的信息量 ，再求解路径相邻词的共现信息量，既有下式：
上式 为文本语料库中词 的信息量， 为含词 的文本信息量
上式 为 在文本语料库中的概率，n为含词 的文本语料库的个数
上式 为含词 的文本数概率值，N为统计语料库中文本总数
同理
为在文本语料库中词 的共现信息量， 为相邻词
共现的文本信息量
同理
上式 为在文本语料库中词 的共现概率，m为在文本库中词
共现的文本数量
为文本库中相邻词 共现的文本数概率
综上可得每条相邻路径的权值为
步骤1.4：找到权值最大的一条路径，即为待分词句子的分词结果，其具体计算过程如下：
有n条路径，每条路径长度不一样，假设路径长度集合为
假设经过取路径中词的数量最少操作，排除了m条路径，m
上式 分别为第1,2到 路径边
的权重值，根据步骤1.4可以一一计算得出， 为剩下(n-m)路径中第 条路径的长度
权值最大的一条路径:
步骤1.2：去停用词为中文文本预处理第二步骤，根据停用表对文本词汇进行去停用词处理，其具体描述如下：
停用词是指在文本中出现频率高，但对于文本标识却没有太大作用的单词，去停用词的过程就是将特征项与停用词表中的词进行比较，如果匹配就将该特
征项删除
综合分词和删除停用词技术,中文文本预处理过程流程图如图3
步骤2：根据词汇在文本中的位置得到一系列词汇位置权重值 ，其具体描述如下：
各个词在文本中的分布是不同的，而不同位置的词对于表示文本内容的能力也是不同的，这个可以根据统计调查得出一系列的位置权重值
步骤3：根据词汇在文本中的词性得到一系列词汇词性权重值 、 、 、 ，其具体描述如下：
现代汉语语法中，一个句子主要由主语、谓语、宾语、定语和状语等成分构成，从词性的角度看，名词一般担当主语和宾语的角色，动词一般担当谓语的角色，形容词和副词一般担当定语的角色，词性的不同，造成了它们对文本或者句子的表示内容的能力的不一样，根据调查统计得出名词、动词、形容词、副词的权重值依次为 、 、 和 ，且
步骤4：综合上述位置与词性，根据词汇在文本中信息量，得到词汇在文本中的权重和词汇在文本库中的权重 ，归一化处理上述因子，得到提取特征词汇的目标函数步骤5：利用改进的基于密度的中心算法，对文本库进行聚类。
2.根据权利要求1中所述的一种改进的密度文本聚类算法，其特征是，以上所述步骤4中的具体计算过程如下：
步骤4：综合上述位置与词性，根据词汇在文本中信息量，得到词汇在文本中的权重和词汇在文本库中的权重 ，归一化处理上述因子，得到提取特征词汇的目标函数 ，其具体计算过程如下：
上式h为特征词汇i在文本中出现的段落数， 为第j段的位置权重值，
， 为词汇i的词性权重值， ， 为词汇
i在第j段出现的次数， 为词汇i所在文本中特征词汇集合的总个数
为文本库中文本的数量， 为词汇i在第w文本中概率， 为词汇i在文本库中的平均概率
词汇在文本中的权重 和词汇在文本库中的权重 进行归一化处理，得 ：
r为文本中特征词汇的个数
设定一个合适的目标函数阈值y，提取文本的特征词汇向量，有下式：
满足上式，即为文本的特征词汇。
3.根据权利要求1中所述的一种改进的密度文本聚类算法，其特征是，以上所述步骤5中的具体计算过程如下：
步骤5：利用改进的基于密度中心算法，对文本库进行聚类，其具体子步骤如下：
步骤5.1：对于数据对象集合中的每一对象，即文本特征词汇向量 计算 领域内的对象数目；
步骤5.2：如果文本特征词汇向量 的 邻域包含的数据对象数目大于或等于设定好的阈值N ，则建一个以 为核心对象的簇M，簇中包含 的 邻域内所有对象步骤5.3：利用下式m函数寻找核心对象密度可达的对象，并将其包含到簇M中，其具体计算过程如下：
为当前文本特征词汇向量 到 中心点的距离， 为当前文本特征词汇
向量 到空间全局中心点的距离，相似度与距离成反比，所以取更小的N个向量归为一类分类
步骤5.4：转到步骤5.3，直到没有新的数据对象添加到簇中。
一种改进的密度文本聚类算法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
路径的长度。
类分类。
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