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對互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的大量短文本進行聚類分析具有重要的應(yīng)用價值，但由于短文本存在特征稀疏和特征難以提取的問題，導(dǎo)致傳統(tǒng)的文本聚類算法難以有效處理該問題。為了解決該問題，利用非負矩陣分解（ NMF）模型提出基于加權(quán)核非負矩陣分解（ WKNMF）的短文本聚類算法。該算法通過核方法的映射關(guān)系將稀疏特征空間映射到高維隱性空間，從而可以充分利用短文本中的隱性語義特征進行聚類；另外，利用核技巧簡化高維數(shù)據(jù)的復(fù)雜運算，并通過迭代更新規(guī)則不斷地動態(tài)調(diào)整短文本的權(quán)重向量，從而可以區(qū)分不同短文本對聚類的重要性。在真實的微博數(shù)據(jù)集上進行了相關(guān)實驗，結(jié)果表明WKNMF算法比K均值、隱含狄利克雷分布（LDA）、NMF和自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SOM）具有更好的聚類質(zhì)量，準確度和歸一化互信息分別達到了66. 38qo和66. 91qo。
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