Abstract Document clustering är i allmänhet det första steget för ämnesidentifiering. Eftersom många klustermetoder fungerar på likheterna mellan dokument, är det viktigt att bygga representationer av dessa dokument som håller deras semantik så mycket som möjligt och är också lämpliga för effektiv likhetsberäkning. Som vi beskriver i Koopman et al. (Proceedings of ISSI 2015 Istanbul: 15:e International Society of Scientometrics and Informetrics Conference, Istanbul, Turkiet, 29 juni till 3 juli, 2015. Bogaziçi University Printhouse. I enlighet med artikel 108.2 i EUF-fördraget är det lämpligt att anta en förordning om ändring av förordning (EG) nr 659/1999 om tillämpningsföreskrifter för rådets förordning (EG) nr 659/1999 om tillämpningsföreskrifter för artikel 108 i fördraget om Europeiska unionens funktionssätt (nedan kallad EUF-fördraget) om tillämpningsföreskrifter för artikel 108 i fördraget om Europeiska unionens funktionssätt, särskilt artikel 108 i fördraget om Europeiska unionens funktionssätt, om ändring av förordning (EG) nr 659/1999 om tillämpningsföreskrifter för rådets förordning (EG) nr 659/1999 om tillämpningsföreskrifter för artikel 108 i fördraget om Europeiska unionens funktionssätt, särskilt artikel 108 i fördraget om Europeiska unionens funktionssätt, särskilt artikel 108 i fördraget om Europeiska unionens funktionssätt, särskilt artikel 108 i fördraget om Europeiska unionens funktionssätt, om Europeiska unionens funktionssätt, särskilt artikel 108 i fördraget om Europeiska unionens funktionssätt, om Europeiska unionens funktionssätt, särskilt artikel 108 i fördraget om Europeiska unionens funktionssätt, om Europeiska unionens funktionssätt, särskilt artikel 108 i fördraget om Europeiska unionens funktionssätt. Denna semantiska matris gör det dock inte möjligt att beräkna likheter mellan artiklar direkt. I detta dokument kommer vi att beskriva i detalj hur vi bygger en semantisk representation för en artikel från de enheter som är associerade med den. Baserat på sådana semantiska representationer av artiklar använder vi två standardklustermetoder, K-Means och Louvain community detektionsalgoritm, vilket leder till våra två klusterlösningar märkta som OCLC-31 (stående för K-Means) och OCLC-Louvain (stående för Louvain). I detta dokument kommer vi att ge detaljerna i genomförandet och en grundläggande jämförelse med andra klusterlösningar som rapporteras i denna speciella fråga.
I REF föreslås en ny semantisk representation av klusterartiklar.
Clustering articles based on semantic similarity
{'venue': 'Scientometrics', 'journal': 'Scientometrics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}