基於高頻項目集結合近似樣式匹配之文件分群

楊燕珠; 陳志豐

doi:10.6382/JIM.200901.0019

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DOI 是数位物件识别码（ D igital O bject I dentifier ）的简称，
为物件在网路上的唯一识别码，可用于永久连结并引用目标物件。

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每个DOI号前面加上「 http://dx.doi.org/ 」便成为永久网址。
如以DOI号为 10.5297/ser.1201.002 的文献为例，此文献的永久连结便是： http://dx.doi.org/ 10.5297/ser.1201.002 。
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引用含有DOI的文献

有DOI的文献在引用时皆应同时引用DOI。若使用APA、Chicago以外未规范DOI的引用格式，可引用DOI永久连结。

DOI可强化引用精确性、增强学术圈连结，并给予使用者跨平台的良好使用经验，目前在全世界已有超过五千万个对象申请DOI。如想对DOI的使用与概念有进一步了解，请参考（）。

ACI:

数据来源：Academic Citation Index，简称ACI

台湾最大的引用文献资料库，目前收录台湾与港澳地区所出版的人文学、社会学领域学术期刊之书目资料与参考文献，总期刊量超过690种，每年定期公布收录期刊的影响指数(Impact Factor)等指标给大众，并提供专家学者与学术单位实用的计量与分析功能。

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例如：A期刊2017年之五年影响指数

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为提供读者最前线之学术资讯，于期刊文献获同意刊登后、纸本印制完成前，率先于网路线上发表之文章即为预刊文章。预刊文章尚未有卷期、页次及出版日期资讯，但可藉由DOI号识别。 DOI号是文献的数位身份证字号，不论预刊或正式出版皆不会改变，读者可点击DOI连结，或于DOI号前面加上「 http://dx.doi.org/ 」连结到文献目前最新版本。

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作者姓名。文章篇名。期刊名称。 YYYY/MM/DD线上预先发表。

doi:DOI 号

来源数据

P165 - 184

基础与应用科学 > 资讯科学
社会科学 > 管理学

DOI： 10.6382/JIM

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基於高频项目集结合近似样式匹配之文件分群

Document Clustering Based on Frequent Itemset Integrated with Approximate Pattern Matching

杨燕珠(Yen-Ju Yang) ；陈志丰(Chih-Feng Chen)

资讯管理学报； 16 卷 _S 期 (2009 / 01 / 01) ， P165 - 184

繁体中文 DOI： 10.6382/JIM.200901.0019

高频项目集；样式匹配；特徵抽取；文件分群； Frequent Itemset ； Pattern Matching ； Feature Extraction ； Document Clustering

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摘要 │ 参考文献 (19) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

Due to the popularization of the Internet, more and more users read desired data by directly searching from the Internet. This research aims to group a large number of texts by thematic document clustering for users rapidly realizing how many topics in those texts and picking up the interested topics to read. In order to extract more meaningful features, we propose an approach integrating frequent itemset with approximate pattern matching to mine the ”Approximate Frequent Patterns”. The distance (similarity) of approximate matching is adopted in measurement of feature weights, which is different from the traditional support count (frequency) of itemsets. In addition, the ”Two-Phase Density and Similarity-Based Clustering Algorithm” is presented. This method doesn't need setting cluster number in advance, so as to be suitable for thematic document clustering. The experimental results show that the number of ”Approximate Frequent Patterns” is 1.42 times of that of flexible word pairs and 0.84 times of that of single terms. Using this feature extraction, the clustering result in average recall, precision and accuracy are all higher than flexible word pairs, bigram and single word. This proves that ”Approximate Frequent Patterns” can really extract more meaningful and discriminative features. Besides, our presented clustering algorithm can promote the speed, easily decide appropriate cluster number, and improve the quality and accuracy of document clustering.

参考文献 ( 19 ) 〈TOP〉

Agrawal, R.,Srikant, R.(1994).Fast Algorithms for Mining Association Rules.Proceedings of International Conference on Very Large Data Bases,Santiago, Chile:
Al-Kofahi, K.,Tyrrell, A.,Vachher, A.,Travers, T.,Jackson, P.(2001).Combining Multiple Classifiers for Text Categorization.Proceedings of the Tenth International Conference on Information and Knowledge Management,Atlanta, Georgia, USA:
Baeza-Yates, R.,Ribeiro-Neto, B.(1999).Modern Information Retrieval.Addison Wesley.
Beil, F.,Ester, M.,Xu, X.(2002).Frequent Term-Based Text Clustering.Proceedings of International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
Chen, F.,Han, K.,Chen, G.(2002).An Approach to Sentence-Selection-Based Text Summarization.IEEE Region 10 Conference on Computers, Communications, Control and Power Engineering, (TENCON '02)

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