I detta dokument presenteras en ny teknik för dokumentklustring baserad på ofta förekommande begrepp. Den föreslagna tekniken, FCDC (Frequent Concepts-baserade dokumentklustring), en klusteralgoritm fungerar med frekventa begrepp snarare än frekventa objekt som används i traditionella textbrytningstekniker. Många välkända kluster algoritmer behandlar dokument som säck med ord och ignorerar de viktiga sambanden mellan ord som synonymer. Den föreslagna FCDC-algoritmen använder det semantiska förhållandet mellan ord för att skapa koncept. Det utnyttjar WordNet ontology i sin tur för att skapa lågdimensionella funktion vektor som gör att vi kan utveckla en effektiv kluster algoritm. Den använder ett hierarkiskt tillvägagångssätt för att samla ihop textdokument med gemensamma begrepp. FCDC fann mer exakt, skalbar och effektiv jämfört med befintliga klusteralgoritmer som Bisecting K-means, UPGMA och FIHC.
Baghel et al Ref föreslår en algoritm (Frequent Concept Based Document Clustering (FCBDC)) som identifierar ofta förekommande begrepp.
A Frequent Concepts Based Document Clustering Algorithm
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}