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文本挖掘中运用自组织特征映射算法分析中国人类工效学研究状况 被引量:3

Apply Self-organizing Map Text Mining Algorithm to Analyze Chinese Ergonomics Research Area
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摘要 文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识,并且利用这些知识更好地组织信息的过程。利用文本挖掘中的自组织特征映射(SOM)算法,对中国《人类工效学》期刊数据库的大量文档进行聚类分析,得到当前国内人类工效学研究领域里的主要研究类别、趋势,然后将聚类结果与国际人类工效学协会(IEA)公布的研究领域进行对比分析。 Text mining is a process in which effective, fresh, useful, understandable and valuable knowledge in the text contents is extracted and utilized to better organize information. Self-organizing map (SOM) text mining algorithm is applied to conduct a clustering analysis towards the documents in the Chinese Ergonomics journal data base. After the text mining process, the current main research areas and trends in Chinese ergonomics research is found and then compare the clustering results with the research areas published by the International Ergonomics Association (IEA).
出处 《人类工效学》 2007年第1期17-20,共4页 Chinese Journal of Ergonomics
关键词 文本挖掘 自组织特征映射 聚类 人类工效学 国际人类工效学协会(1EA) text mining self-organizing map (SOM) cluster ergonomics International Ergonomics Association
  • 相关文献

参考文献5

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二级参考文献10

共引文献279

同被引文献80

引证文献3

二级引证文献26

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