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一种面向服务数据聚类的短文本优化主题模型方法，首先设计一种以BTM主题模型为基础的词对模型，该模型利用词向量筛选词对信息，改善词对主题模型耗时较长的缺点；同时，通过一种基于主题分布信息的概率采样策略，来寻找训练过程中对当前采样主题关联度高的代表词对，并通过调节词对在采样过程中的权重信息，降低噪声问题带来的干扰；之后，将模型训练的得到的文档主题分布作为服务特征向量，利用一种优化的DPC算法(sDPC)，完成对服务描述文档的聚类操作。本发明提高服务聚类精度，解决服务聚类问题中由服务描述文档带来的稀疏
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113361270 A
(43)申请公布日 2021.09.07
(21)申请号 202110570274.4
(22)申请日 2021.05.25
(71)申请人 浙江工业大学
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