lily选择性的生活

刚开始接触，从中文的开始，有点大概的了解吧。。。-------------------------------------------------------------提到的文本聚类：大致可以分类为两种类型：（1）[size=large]以G-HAC等算法为代表的层次凝聚法[/size]（Mladenic D. feature subset in text-learning....

结果评价： 常用的有[color=red]准确率（P-precision）[/color]、[color=red]召回率（R-recall）[/color]和它俩的调和平均。其中准确率表示返回结果中正确的比例，召回率表示所有正确结果中返回的比例。用图表示就是 [table] | 正确 不正确| | 返回的结果 ...

摘要：文章探索了两个方面：（1）利用扩展的矢量空间模型（包括了[color=red]标签[/color]和文本信息）进行K-MEANS聚类（2）一种基于LDA的包含文本和标签信息的新颖聚类算法（先不说这算法了，对于LDA是什么就不知道，先看看LDA）论文定义的[i]网页文档聚类[/i]任务如下：（1）给出一系列同时具有单词和标签的文档,使用候选的聚类算法把它们聚类到不同的组...

摘要：提出一个新方法，与传统的两步方法相区别。我们提出FaceNet来分析社区和它们的演化通过一个强大的统一过程。我们的方法是对问题采用MAP估计，社区结构的估计同时考虑观察到的网络数据和由历史社区结构提供的先验分布。关于动态网络的研究情况……，它们共同的缺点是：（1）社区和它们的演化是分开来研究的。通常，社区结构独立的用连续的时间步来提取，然后演化的属性用来解释随着时间的...