【摘 要】
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基于本体的文本聚类方法，在文本表示上引入WordNet，并定义了关键概念集，使用WordNet中的概念节点及概念间的语义关系减少文本特征向量维数，提高聚类效果．聚类过程中，算法使用文本的
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（批准号：60973040,60903098）、教育部高等学校博士学科点专项科研基金（批准号200801830021）、吉林省自然科学基金（批准号：20070533）和吉林大学基本科研业务费交叉学科与创新项目基金（批准号：200810025）
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基于本体的文本聚类方法，在文本表示上引入WordNet，并定义了关键概念集，使用WordNet中的概念节点及概念间的语义关系减少文本特征向量维数，提高聚类效果．聚类过程中，算法使用文本的关键概念集和概念特征向量计算文本相似度，利用文本的关键概念集标注聚簇为聚类结果中的各个簇提供解释．实验结果表明，该方法有效地减少了文本特征向量的维数，提高了文本聚类效果以及聚类结果的可解释性．
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