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资源说明：短文本聚类技术是数据挖掘领域的重要应用之一，尤其在网络文本信息处理方面，短文本聚类可以用于对论坛帖子、即时聊天记录、社交媒体信息等多种形式的数据进行结构化分析，从而发现数据中的模式和关联。然而，传统的短文本聚类模型面临维度高、数据稀疏和缺乏语义信息等挑战，这些问题严重限制了短文本聚类的效果。
为了解决上述问题，研究人员提出了基于特征词向量的文本表示和基于特征词移动距离的短文本聚类算法。具体来说，研究中首先使用了Skip-gram模型进行大规模语料库中的词向量训练，以此捕获特征词的语义信息。Skip-gram模型是一种高效的词嵌入技术，它通过预测单词上下文的方式来训练得到词向量，这种向量能够很好地反映词与词之间的语义关联。
获得词向量之后，通过使用欧式距离来计算特征词之间的相似度，这一步骤有助于初步筛选出语义上相近的词汇，为短文本的聚类打下基础。欧式距离是衡量多维空间中两点之间距离的标准方法，对于词向量的相似度计算尤为适用。
此外，研究中引入了EMD距离（Earth Mover's Distance）来计算短文本之间的相似度。EMD是计算两个分布之间最小工作量的方法，常常用于图像处理领域。在文本聚类中应用EMD，可以考虑词向量的分布特性，计算出短文本间基于语义的匹配程度，这对于处理短文本数据的复杂语义尤其重要。
最终，研究者将EMD距离应用于Kmeans聚类算法中，通过计算样本点到质心之间的EMD距离来实现短文本的聚类。Kmeans是一种经典的聚类算法，通过迭代地更新聚类中心和聚类成员来寻找数据的最优聚类划分，而结合EMD距离后，可以显著改善传统Kmeans算法在处理含有复杂语义信息的短文本数据时的效果。
在实际的评测中，研究者在三个不同的数据集上进行了测试，结果表明，采用基于词向量和EMD距离的短文本聚类方法的性能优于传统聚类算法，验证了新算法的有效性。这一研究不仅在理论上推动了短文本聚类模型的发展，而且在实际应用中也具有很高的实用价值。
关键词如"短文本"、"EMD距离"、"词向量"、"相似度计算"和"聚类"等，均是这一研究领域的核心概念。在处理移动互联网产生的信息时，这些技术的应用可以帮助我们更好地理解用户行为，提供个性化服务，甚至能够辅助进行情感分析、舆论监控等复杂任务。随着自然语言处理和机器学习技术的不断进步，我们可以期待短文本聚类技术将能在更多的应用场景中发挥更大的作用。
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