| Web文本聚类的研究与实现 |
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| 引用本文： | 贾丙静,吴长勤,葛华.Web文本聚类的研究与实现[J].长春师范学院学报,2011(6):26-29. |
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| 作者姓名： | 贾丙静 吴长勤 葛华 |
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| 作者单位： | 安徽科技学院理学院; |
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| 基金项目： | 安徽科技学院引进人才基金项目(ZRC2008176); 安徽省教育厅自然科学基金项目(KJ2009B121Z) |
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| 摘 要： | Web文本聚类是使文本之间具有最大的簇内相似性,同时具有最小的簇间相似性,它是一个将文本集分组的全自动处理过程。本文首先提出了Web文本聚类模型,然后对Web文本聚类关键技术进行了深入的研究,讨论了分词、特征表示、特征选择和K-means算法等相关技术。最后,实现了该文本聚类系统,对采集到的Web文本进行聚类,实验证明此算法具有很好的聚类结果。
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| 关 键 词： | Web文本聚类 分词 特征表示 特征选择 K-means算法 |
The Research and Implementation of Web Text Clustering |
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| JIA Bing-jing,WU Chang-qin,GE Hua.The Research and Implementation of Web Text Clustering[J].Journal of Changchun Teachers College,2011(6):26-29. |
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| Authors: | JIA Bing-jing WU Chang-qin GE Hua |
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| Institution: | JIA Bing-jing,WU Chang-qin,GE Hua(School of Science,Anhui Science and Technology University,Fengyang 233100,China) |
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| Abstract: | Web text clustering,which is an automatic grouping process of text set,makes the texts have largest cluster similarity and smallest similarity between clusters.In this paper,we first propose a model of Web text clustering,then study the Web text clustering's key technologies deeply and discuss word segmentation,feature representation,feature selection,K-means algorithm etc.Finally,we implement this text clustering system.Experiments show that this approach has good clustering results. |
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| Keywords: | Web text clustering word segmentation feature representation feature selection K-means |
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