针对潜在语义分析(LSA:Latent Semantic Analysis)方法在海量高维数据中的制约,提出K均值聚类的LSA方法(KLSA):通过利用K均值聚类对主题词进行预处理,将主题词降到相对低维空间后再使用LSA方法;选取新浪微博文本数据作为具体研究对象,通过实验证明了所提出的方法能够在确保模型分类效果条件下,很好地满足海量高维数据对LSA方法计算速度的敏感要求。
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