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針對文本聚類過程中簇的數(shù)量無法動態(tài)改變及文本分類結(jié)果不夠精確等問題，文中引入并改進(jìn)了成長型分級自組織映射（ Growing Hierarchical Self- Organizing Map， GHSOM）算法，以提高文本聚類的精確度，并嘗試使用改進(jìn)后的 GHSOM算法構(gòu)建民航航空法規(guī)知識地圖。 GHSOM算法為多層分級結(jié)構(gòu)，毎一層包含數(shù)饣獨(dú)立的成長型SOM，通過増長規(guī)模來在一定程度上更加詳細(xì)地描述數(shù)據(jù)集，提高分類效果。在此基礎(chǔ)上，以民用航空領(lǐng)堿的各項(xiàng)法律、法規(guī)祭文為樣本資料集，結(jié)合中文分詞、關(guān)鍵詞提取、文件向量等技術(shù)手段，利用改進(jìn)的 GHSOM算法對文本進(jìn)行聚類分析，并最終完成民航航空法規(guī)知識地圖的構(gòu)建。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表眀，所提算法具有顯著的文本聚類能力，利用該算法構(gòu)建的民航航空法規(guī)知識地圖取得了較妤的分類效果其精確度、召回率等評價指標(biāo)也獲得了進(jìn)一步的提升。
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