基于关联规则的文本主题深度挖掘应用研究后印本

作者： 阮光册 ¹ 夏磊 ¹
作者单位：

1. 华东师范大学信息管理系上海 200241

2. 上海图书馆上海 200031
提交时间：2017-11-08 15:04:11

摘要: 【目的】准确理解文本信息中潜在的知识关联, 丰富文本知识挖掘的方法。【方法】将主题模型和关联规则相结合, 运用LDA 主题模型抽取文本中的主题集合, 在实现文本降维的同时, 实现文本在语义空间的表达;通过关联规则进一步挖掘文本中主题的语义关联。【结果】设置合理的支持度和置信度阈值, 可以有效地挖掘文本中潜在知识的关联, 实现对文本的深入“理解”。【局限】数据预处理过程中, 用户自定义词典的设计会对实验结果产生一定的影响。【结论】提出一种非结构化文本信息潜在语义关联挖掘的新思路, 改善了针对文本信息知识发现的效果。

关联规则主题模型文本主题

分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学

期刊：

数据分析与知识发现

投稿状态： 已在期刊出版
引用： ChinaXiv:201711.02004 (或此版本 ChinaXiv:201711.02004V1)
DOI:10.12074/201711.02004V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201711.02004.V1
科创链TXID： 2e12a7ad-dd32-42bb-bfaf-f53148ba4c4a
推荐引用方式： 阮光册,夏磊.基于关联规则的文本主题深度挖掘应用研究.数据分析与知识发现:https://chinaxiv.org/abs/201711.02004.[ChinaXiv:201711.02004V1] (点此复制)

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2017-11-08 15:04:11

ChinaXiv:201711.02004V1

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