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.
Till exempel, en relativt ny metod är Frequent Posteset Hierarchical Clustering (FIHC) REF som utnyttjar begreppet frekventa objekt som används vid datautvinning.
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']}