En stor utmaning när det gäller att samla dokument är den extremt höga dimensionaliteten. Till exempel kan ordförrådet för en dokumentuppsättning lätt vara tusentals ord. Å andra sidan innehåller varje dokument ofta en liten del av orden i ordförrådet. Dessa funktioner kräver speciella hanteringar. Ett annat krav är hierarkisk klusterbildning där klusterdokument kan bläddras efter ämnens ökande specificitet. I detta dokument föreslår vi att man använder begreppet ofta förekommande artiklar, som kommer från föreningsgruvorna, för dokumentklustring. Intuitionen i vårt klusterkriterium är att varje kluster identifieras med några vanliga ord, som kallas frekventa objekt, för dokumenten i klustret. Ofta förekommande artiklar används också för att producera ett hierarkiskt ämnesträd för kluster. Genom att fokusera på frekventa punkter minskas dimensionaliteten i dokumentet drastiskt. Vi visar att denna metod överträffar de bästa befintliga metoderna både vad gäller klusternoggrannhet och skalbarhet.
I detta dokument utvidgar vi idén om frekventa artiklar som beskrivs i REF och introducerar en ny klusterteknik, CHC.
Hierarchical Document Clustering Using Frequent Itemsets
{'venue': 'IN PROC. SIAM INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING 2003 (SDM 2003', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}