具体描述
本书对主题聚类理理论、方法、若干关键技术以及应用进行了全面的研究，主要内容包括：自动标引的研究历史、研究方法，并利用当前先进的机器统计系学习模型进行了自动标引的实验研究、提出自动标引的通用评价模型等；对主题聚类中的相似度计算、样本加权聚类方法、聚类结果的描述进行了详细的描述和实验论证，并进行了测评；基于主题聚类方法，进行主题数字图书馆构建、学科热点检测等方面的应用。
作者简介
章成志，男，1977年生，现为南京理工大学信息管理系副研究馆员、博士生导师。
目录信息
第一章 绪论
第二章 主题聚类研究概述
第三章 自动表音通用评价模型研究
第四章 基于机器学习的主题提取研究
第五章 主题聚类中聚类对象相似度计算研究
第六章 基于样本加权的文本聚类研究
第七章 文本聚类结果描述算法研究
第八章 结束语
· · · · · · (收起)
第二章 主题聚类研究概述
第三章 自动表音通用评价模型研究
第四章 基于机器学习的主题提取研究
第五章 主题聚类中聚类对象相似度计算研究
第六章 基于样本加权的文本聚类研究
第七章 文本聚类结果描述算法研究
第八章 结束语
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