Abstract-baserat på en effektiv kluster algoritm-Affinity Propagation (AP)-vi presentera i detta papper en ny semiövervakad text kluster algoritm, som kallas Seeds Affinity Propagation (SAP). Det finns två huvudsakliga bidrag i vår strategi: 1) en ny likhetsmått som fångar den strukturella informationen i texter, och 2) en ny metod för såddkonstruktion för att förbättra den halvövervakade klusterprocessen. För att studera prestandan hos den nya algoritmen tillämpade vi den på referensdatamängden Reuters-21578 och jämförde den med två toppmoderna klusteralgoritmer, nämligen k-meansalgoritm och den ursprungliga AP-algoritmen. Dessutom har vi analyserat de enskilda effekterna av de två föreslagna bidragen. Resultat visar att den föreslagna likheten metrisk är mer effektiv i textkluster (F-åtgärder ca. 21 procent högre än i AP-algoritmen) och den föreslagna semiövervakade strategin uppnår både bättre klusterresultat och snabbare konvergens (med endast 76 procent iterationer av den ursprungliga AP-fonden). Den kompletta SAP-algoritmen får högre F-mått (ca. 40 procent förbättring över k- medelvärden och AP) och lägre entropi (ca. 28 procent minskar över k-medelvärden och AP), förbättrar betydligt klustertid (20 gånger snabbare) för att k-medelvärden, och ger ökad robusthet jämfört med alla andra metoder.
Al Ref En Affinity Propagation (AP) baserad metod, nämligen metod kallad Seeds Affinity Propagation (SAP) för att improvisera den halvövervakade klustermetoden.
Text Clustering with Seeds Affinity Propagation
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}