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Web文本聚类是文本挖掘的重要组成部分。该文章分析了Web文本挖掘的方法,通过比较现有的几种聚类算法之后,着重研究了一个基于DBSCAN的聚类算法.以及它在文本挖掘中的具体实现过程。 相似文献
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基于Web的文本挖掘是文本挖掘的一个重要的组成部分,本文对文本挖掘的主要过程如文本预处理、特征表示、特征提取等进行了讨论。 相似文献
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随着信息爆炸时代的到来,如何有效的从网络上获取有价值的信息成为当前研究的热点.Web文本挖掘技术就是解决上述问题的一种方法,它从大量半结构化、异构的Web文档集中发现潜在的、有价值的知识.本文着力于研究Web文本挖掘过程中的重要技术,并通过分析当前研究热点和各种算法,提出一种改进的投影聚类算法,实验证明其正确率比k-均值算法高.最后,本文设计了基于Web文本挖掘的证券投资系统,并将改进的聚类算法应用其中. 相似文献
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介绍Web文本挖掘的定义,描述几种特征提取方法及特点,并在主成分分析的基础上提出了SVD方法,进一步提高了Web文本的处理效率,为文本的分类、聚类以及其它处理提供了简练的特征表示方法.实验证明,该处理方法有效降低了文本特征矢量的维数. 相似文献
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随着Internet的大规模普及,互联网成为人们获取新闻的主要来源.如何从动态的海量网络信息中自动发现突发事件的新闻流主题,并跟踪突发事件的相关信息,从技术上实现对新闻专题进行组织和生成,对新闻事件进行探测与跟踪,一直是技术上的一个难题.Web文本挖掘的概念及关键技术,对其在新闻主题检测与主题追踪中的应用进行了一些探索性的工作. 相似文献
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从Web上异质的、非结构化的数据中发现有用的知识或者模式是目前数据挖掘研究中的一个重要内容。Web挖掘就是从Web文档和Web活动中抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。介绍了Web挖掘基本情况,在此基础上对基于Web的文本挖掘进行了分析研究,给出了一个基于Web的文本挖掘的结构模型图。重点介绍了网页聚类算法,实现了远程教学的按需学习和因材施教的要求。提出了一个基于Web挖掘的智能化、个性化的现代远程教育系统结构模型。 相似文献
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为了使网上购物的用户能更快捷地搜索到满意的商品,对Web文本挖掘的概念及关键技术进行了阐述和分析,并对其在网上购物的应用做了探索性工作. 相似文献
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1:Web上有大量的数据信息,怎样对这些数据进行复杂的应用成了现今数据库技术的研究热点,本文构建了基于Agent的Web文本挖掘模型,并详细阐述了该模型的结构和工作机理。 相似文献
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基于Web内容挖掘的论坛发贴分类推荐技术 总被引:1,自引:0,他引:1
随着Internet基础结构的不断扩大和其所含信息的持续增长,Internet用户感觉越来越容易在WWW服务中"资源迷向".目前提高用户使用效率的方法有页面预取技术、站点动态重构技术和Web个性化推荐技术等.因为网站的页面内容才是用户真正感兴趣的,本文应用了一种基于Web内容挖掘的文本分类技术来实现论坛中贴子的分类推荐... 相似文献
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基于Web内容挖掘技术的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对不同类型的Web内容数据,提供了相应的挖掘技术,使用户能快速、高效地获取具有价值的情报信息,并对Web内容挖掘的技术发展、应用趋势做出了分析。 相似文献
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在非结构化数据挖掘结构模型——发现特征子空间模型(DFSSM)——的运行机制下,提出了一种新的Web文本聚类算法——基于DFSSM的Web文本聚类(WTCDFSSM)算法.该算法具有自稳定性,无须外界给出评价函数;能够识别概念空间中最有意义的特征,抗噪声能力强.结合现代远程教育网应用背景实现了WTCDFSSM聚类算法.结果表明:该算法可以对各类远程教育站点上收集的文本资料信息自动进行聚类挖掘;采用网格结构模型,帮助人们进行文本信息导航;从海量文本信息源中快速有效地获取重要的知识. 相似文献
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林国平 《太原师范学院学报(自然科学版)》2008,7(3):45-48
考虑到实验数据的大规模及样本数据形状的复杂性等特点,提出一种基于分级聚类与DBSCAN聚类相结合的HL-DBSCAN聚类算法,避免了DBSCAN的聚类算法较大的时间复杂度,适用性更广,更能体现一个聚簇的规律,提高分类精度.通过实验与结果分析,取得较好的聚类结果,证明了该算法在文本聚类处理中的可行性. 相似文献
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提出了改进的文本相似度计算方法,在计算文本的相似度时,赋予不同文本块中的句子不同的权值,同时直接去掉短句子和合并高相似度的句子以精简句子包中句子数量以提高运算速度.改进后的文本相似度计算方法为:先根据句子相似度的计算方法计算句子的相似度,再计算文本块的相似度,最后按照文本块的权值计算整个文本的相似度.经试验证明,改进后的算法在文本召回率、准确率和F1值上都有明显的提高. 相似文献
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在分析Web文本挖掘过程、关键技术的基础上,针对训练文本集中往往存在多个主题类别的问题,提出一种基于聚类分析策略的Web文本挖掘方法。其基本思路是对训练文档集进行聚类处理,然后对同主题文档进行共性分析,并经过特征权值调整和特征约减,从而获得表示用户不同主题感兴趣概念向量。 相似文献