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基于DBSCAN聚类算法的Web文本挖掘
引用本文:傅华忠,茅剑. 基于DBSCAN聚类算法的Web文本挖掘[J]. 科技信息, 2007, 0(1)
作者姓名:傅华忠  茅剑
作者单位:厦门大学自动化系,厦门大学自动化系 福建 厦门 361005,福建 厦门 361005
基金项目:由厦门大学985二期信息创新平台项目,福建省教委科技项目(JA05290)资助。
摘    要: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。

关 键 词:Web文本挖掘  文本聚类  密度  DBSCAN

Web text mining based on DBSCAN clustering algorithm
Fu Hua-zhong Mao Jian. Web text mining based on DBSCAN clustering algorithm[J]. Science, 2007, 0(1)
Authors:Fu Hua-zhong Mao Jian
Abstract:Web text clustering is an important branch of Text Mining.In this paper,we analyze the process of web text mining.Through comparing several kinds of existing clustering algorithm,we analyze a clustering algorithm based on DBSCAN,and its implement in the text mining cluster in detail.
Keywords:Web Text Mining  Web Clustering  Density  DBSCAN
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