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发布时间：2023-01-01
收藏适用场景： 线上课堂即时分组
解决的技术问题： 算法的初始中心，对聚类结果有较大的影响，但是传统的K-means算法初始中心由随机函数获得。且传统的K-means算法不可预测聚类类别数目。
说明书概要： 本发明公开基于文本聚类的线上课堂讨论短文本即时分组方法及系统。该方法包括：对文本数据进行分词预处理和停用词预处理；获取各文本项关键词，统计存储于关键词表keyTable；对预处理后的文本集，进行频繁项集挖掘，过滤各子项准频繁项集，结合关键词表定义准频繁项集相似度计算规则，粗归簇；将各簇最靠近簇心的点逆映射到文本集，计算各簇内文本词集TF‑IDF值，按距离迭代更新质心至最优；将获取的K个簇，即时分组推送。本发明采用的结合关键词表定义准频繁项集相似度计算规则有效提高线上讨论短文本聚类准确度；采用准频繁项集过滤策略有效提高归簇效率，加速聚类方法；把线上课堂讨论过的文本信息内容，自动归纳成多个主题，并把文本内容按主题分组。
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