“密度-距离”快速搜索聚类算法及其在共词聚类中的应用

摘要

“密度-距离”快速搜索聚类算法的核心思想是:聚为一类的核心节点的密度最大,核心节点与其他密度更大的节点之间的距离相对更大.为丰富文献计量学的方法体系,本文将该算法引入到共词聚类分析中.以“学科服务”为研究主题,利用Bicomb形成共词矩阵,在Matlab环境中将其转换为三元组相似距离表,最后利用“密度-距离”快速搜索聚类算法将学科服务研究主题自动确定为5个研究类团,并给出了对应的类中心、实现了聚类结果的可视化.与已有工具软件(如SPSS、Ucinet、Citespace)内嵌的聚类算法的聚类效果相比,本文方法最大的优势是不需要进行多次迭代,耗时少;自动确定聚类中心的类名、类团的数目等;而且聚类结果理想,可视化效果较好.