Abstract-A stor beräkningsbörda, medan utföra dokumentkluster, är beräkningen av likhetsmått mellan ett par dokument. Likvärdighetsmått är en funktion som tilldelar ett reellt tal mellan 0 och 1 till ett par dokument, beroende på graden av likhet mellan dem. Ett nollvärde innebär att dokumenten är helt olika varandra, medan ett värde på en indikerar att dokumenten är praktiskt taget identiska. Traditionellt har vektorbaserade modeller använts för att beräkna dokumentets likhet. De vektorbaserade modellerna representerar flera funktioner som finns i dokument. Dessa metoder för likhetsåtgärder kan i allmänhet inte redogöra för dokumentets semantik. Dokument skrivna på mänskliga språk innehåller sammanhang och de ord som används för att beskriva dessa sammanhang är i allmänhet semantiskt relaterade. I detta dokument definierar vi en semantisk likhetsåtgärd baserad på dokument som finns representerade i ämneskartor. Ämneskartor håller snabbt på att bli en industriell standard för kunskapsrepresentation med fokus på senare sökning och utvinning. Dokumenten omvandlas till en ämneskarta baserad på kodad kunskap och likheten mellan ett par dokument representeras som ett samband mellan de gemensamma mönstren (underträd). De experimentella studierna av texten gruvdata visar att denna nya likhetsmått är effektivare jämfört med vanliga likhetsåtgärder i textkluster.
Dokumenten omvandlas till en ämneskarta baserad på kodad kunskap och likheten mellan ett par dokument representeras som ett samband mellan de gemensamma mönstren (underträden) REF.
An improved semantic similarity measure for document clustering based on topic maps
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}