基于相对熵的文档聚类组合加权算法

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文件名称：基于相对熵的文档聚类组合加权算法
文件大小：1.04MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-04-07 06:11:29
Document clustering; combination weighting; relative 提出了一种基于相对熵的文档文档聚类加权算法。 组合加权被广泛应用于多属性决策（MADM）问题中。 但是，存在两个难题来阻碍组合加权在文档聚类中的应用。 首先，组合加权是基于主观加权和客观加权的综合。 但是，文档中有太多属性，以致于依靠专家手动注释的主观权重是不可行的。 其次，文档数据对象可能包含数百个甚至数千个功能。 计算组合权重是非常耗时的任务。 为了解决这些问题，我们建议通过不区分主观权重和客观权重来简化组合权重。 同时，我们选择相对熵方法来减少运行时间。 在我们的算法中，我们获得了具有14种组合形式的组合权重集。 对真实文档数据的实验表明，无论是在AC / PR / RE度量还是在互信息（MI）度量上，所提出的CWRE-sIB算法均优于原始的顺序信息瓶颈（sIB）算法以及一系列加权算法， sIB算法，是通过将单个加权方案应用于原始sIB算法而构建的。