改进的Single-Pass算法-singlepass
改进的Single-Pass算法
1.Single-Pass算法聚类效果的好坏，取决于数据模型的建立（即构建VSM模型）和计算相似度的算法。
2.传统的Single-Pass算法在特征词的选取上，使用TFIDF算法计算权值，并直接按照权值排序选取特征词。忽略了文章的特性。
3.传统的Single-Pass算法在计算相似度时忽略了词与词之间的相关性。
1. 在提取特征项时利用词语的词性来选取特征项，利用词语所在文章中的位置来给词语权值加权，结合使用TFIDF算法使VSM模型更能体现文章特征。
2.在相似度的计算上，使用同义词加权法，拉近两个向量的距离。
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