基于K-means的机构归一化研究
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国家“十二五”科技支撑计划项目“科技知识组织体系的协同工作系统和辅助工具开发”(项目编号:2011BAH10B02)


Research on Institutions Normalization Based on K-means
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    摘要:

    分析k-means算法的核心思想和基本步骤,借鉴现有基于频繁词集的文本聚类初始中心确定方法,提出一种面向大规模机构名称归一化处理应用的机构聚类方法,详细阐述机构聚类中心的生成、相似度算法的选择以及迭代次数问题,其实验和应用效果表现良好。

    Abstract:

    The paper analyzes the core idea and basic steps of k-means, learns from the existing methods of determining initial text cluster centers which is based on frequent word sets, proposes a practical institutions cluster method meeting the need of large-scale institutions processing applications. It concretely elaborates the generation of institution clustering center, the selection of similarity algorithm and iterative times, the experimental results and its application perform well.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

孙海霞,李军莲,吴英杰.基于K-means的机构归一化研究[J].医学信息学杂志,2013,34(7):41-44

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  • 收稿日期:2013-01-08
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