群體研討支持系統(tǒng)中研討主題的自動可視化聚類研究

群體研討支持系統(tǒng)(Group Argument Support Systems, GASS)的匿名、并行輸入及自動化記錄群體發(fā)言的特征,在輔助群體產(chǎn)生大量有價值觀點的同時,也常常導(dǎo)致"信息過載"和"知識斷層".介紹了一個自動化聚類工具來增強群體的認(rèn)知能力并提高電子會議的效率.首先識別了GASS環(huán)境下自動化主題聚類的一些挑戰(zhàn)并回顧了相關(guān)研究,結(jié)合GASS的研討模式、研討文本特征及中文文本分析的要求,給出了中文分詞、停詞表處理以及有效詞語識別的文本分析技術(shù).提出基于主題分析的特征向量選擇方法,并基于自組織映射的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想,用Java語言設(shè)計并開發(fā)了一個自動聚類工具.實驗表明,該工具可以達(dá)到0.28的聚類準(zhǔn)確率,0.35的聚類全面率,產(chǎn)生0.83的聚類錯誤率.

作 者： 李嘉 張朋柱 蔣御柱 LI Jia ZHANG Peng-zhu JIANG Yu-zhu   作者單位： 上海交通大學(xué),安泰經(jīng)濟與管理學(xué)院,上海,200052  刊 名： 系統(tǒng)管理學(xué)報  ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF SYSTEMS & MANAGEMENT  年，卷(期)： 2009 18(3)  分類號： C934  關(guān)鍵詞： 群體研討支持系統(tǒng)   文本聚類   自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)   可視化   信息過載   group argument support systems   textual clustering   self-organization map   visualization   information overload  

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