这个数据集不仅规模宏大,包含1.2M短文本,而且通过精确的50-最近邻图构建,为聚类算法提供了一个真实且具有挑战性的测试平台,从而推动了图聚类技术的发展和优化。 数据集地址:ParClusterers Benchmark Suite (PCBS)|图聚类数据集|性能评估数据集 一、研究背景 在当今数据驱动的世界中,图聚类作为一种
在上亿数据规模下,用 spark 基于lsh+dbscan 实现快速跑批聚类。 背景 最近需要做短文本聚类工作,由于业务特殊性,直接使用 tf(term frequency) + dbscan 就可以达到不错的效果。因此,难点在于在上亿数据规模下,如何做高效实现。 Python 单机实现 在百万级数据上,使用 python sklearn 包内的 tfidf+dbscan 实现,可...
5、获取主题词 / 主题词团 说明 实验要求:对若干条文本进行聚类分析,最终得到几个主题词团。 实验思路:将数据进行预处理之后,先进行结巴分词、去除停用词,然后把文档生成tfidf矩阵,再通过K-means聚类,最后得到几个类的主题词。 实验说明:如何用爬虫获取数据可以参考其他博客,这里我们直接用一个周杰伦的歌词文本为例...
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words = stop_words) # X 矩阵含义说明, 一行是对应输入的desc 文本的tf-idf 值,每一列与特征的单词对应vectorizer.get_feature_names(),0 说明 该desc 文本没有此特征词。 # fit 学习里面的参数, tfidf 里为统计词频与逆文档率,归一化为计算均值与方差 # transform 把...
短文本聚类是一种无监督学习方法,它按照某种距离度量方式将短文本数据划分为不同的类别或簇,使得同一类别内的短文本在语义上相似,而不同类别之间的短文本则具有较大的差异性。这种技术可以帮助我们更好地理解和组织短文本数据,提高搜索效率和用户满意度。 在大规模短文本聚类的设计和实践中,我们需要考虑以下几个关键...
“我们的短文本聚类模型包含三步:1、使用SIF得到短文本向量;2、使用一个autoencoder重构短文本向量;3、(Self-training)将聚类作为辅助的目标分布,联合微调encoder...Kmeans初始化不同的中心,然后选择最好的中心)。然后交替以下两个步骤: 1、计算一个向量(文本)放入每个簇的概率 2、计算辅助的概率分布,作为encoder...
文本聚类是将一个个文档由原有的自然语言文字信息转化成数学信息,以高维空间点的形式展现出来,通过计算哪些点距离比较近,从而将那些点聚成一个簇,簇的中心叫做簇心。一个好的聚类要保证簇内点的距离尽量的近,但簇与簇之间的点要尽量的远。 如下图,以 K、M、N 三个点分别为聚类的簇心,将结果聚为三类,使得...
聚类一般步骤 1. 引入依赖库 一般有随机数库、jieba 分词、pandas 库等 加载停用词字典,是个 stopwords.txt 文件,可以根据场景在该文本里面添加要去除的词(比如冠词、人称、数字等词) 2. 语料加载 3. 分词 4. 去停用词 5. 生成训练数据 6. 将得到的数据集打散,生成更可靠的训练集分布,避免同类数据分布不均...
游戏评论维度的挖掘:用户在论坛、社交媒体上的语料属于大规模短文本语料,具有稀疏性高、随意性强的特点。如果直接利用传统方法进行语料聚类来挖掘维度,效果很差。我们基于paragraph2vec算法,将待聚类语料和历史大量无标注语料统一进行训练,得到每条语料的句向量,然后选出其中待分类语料的句向量进行聚类。在待分类样本数较...
摘要:随着社交媒体和互联网的快速发展,海量的文本数据不断涌现,如何高效地对这些文本数据进行分类和聚类成为了一个热点研究领域。本文旨在探讨基于对比学习的文本分类与短文本聚类技术的研究,并对其进行全面的分析和评估。 1.引言 在当今信息时代,文本数据的产生呈现爆炸式增长的趋势,如何从这些海量数据中提取有价值的信...