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RT-Rank:基于RSS标签排名相关性的文档聚类
  • ISSN号：1000-1239
  • 期刊名称：《计算机研究与发展》
  • 时间：0
  • 分类：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]四川大学计算机学院,成都,610065 四川大学计算机学院,成都,610065 四川大学计算机学院,成都,610065 四川大学计算机学院,成都,610065 四川大学计算机学院,成都,610065 四川大学计算机学院,成都,610065
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(60473071);国家教育部博士点专项基金项目(20020610007)
作者： 王波[1], 唐常杰[1], 段磊[1], 尹佳[1], 左劼[1], 李川[1]
关键词： 数据挖掘, 聚类, RSS, 标签排名
中文摘要：

RSS文档聚合是Web 2.0的特色技术,目前RSS相关性阅读还仅限于简单的相同标签聚合.为解决此问题,提出了基于RSS标签聚类的新方法,主要工作包括:1)分析传统RSS聚合方法的不足之处;2)提出了RSS标签排名的概念和计算方法,将标签计数转化为了标签排名,消除了部分噪音;3)提出标签比重积累的RSS标签排名的Hash聚类方法;4)做了详实的实验.实验表明,新的RSS相关性文档聚类方法准确度提高了7%.

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期刊信息
  • 《计算机研究与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院计算技术研究所
  • 主编：徐志伟
  • 地址：北京市科学院南路6号中科院计算所
  • 邮编：100190
  • 邮箱：crad@ict.ac.cn
  • 电话：010-62620696 62600350
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-1239
  • 国内统一刊号：ISSN：11-1777/TP
  • 邮发代号:2-654
  • 获奖情况:
  • 2001-2007百种中国杰出学术期刊，2008中国精品科...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:40349