Textkluster behandlas oftast som en helt automatiserad uppgift utan användarens feedback. En mängd forskare har dock utforskat klustermetoder med blandade initiativ som gör det möjligt för en användare att interagera med och ge råd till klusteralgoritmen. Detta blandade initiativ är särskilt attraktivt för textkluster uppgifter där användaren försöker organisera en corpus av dokument i kluster för något särskilt ändamål (t.ex. att samla sin e-post i mappar som återspeglar olika aktiviteter som de är inblandade i). I detta dokument introduceras en ny strategi för kluster av blandade initiativ som hanterar flera naturliga typer av feedback från användare. Vi introducerar först en ny probabilistisk generativ modell för textklustring (Speclustering modellen) och visar att den överträffar den vanliga blandningen av multinomialkluster, även när den används i helt autonomt läge utan användarinmatning. Vi beskriver sedan hur man införlivar fyra olika typer av användarfeedback i klusteralgoritmen, och ger experimentella bevis som visar betydande förbättringar i textkluster när denna användarfeedback införlivas.
Huang och Mitchell REF föreslår en ny generativ klustermodell och tillhandahåller metoder för användaren att utöva inflytande över de lärda klusteren.
Text clustering with extended user feedback
{'venue': "SIGIR '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}