【摘要】：針對目前網頁分類存在的問題,選擇利用近義詞聚類的方法,將CBC算法運用到網頁聚類中,并加入搜索詞作為主要的參照數據,通過在聚類算法中加入限定參數的方法對CBC算法進行了改進。用數據集實驗對改進后的CBC算法與傳統(tǒng)的k-means算法的結果進行了比較,結果表明改進算法在精確度上優(yōu)于傳統(tǒng)的k-means算法,在效率上也有較為明顯的優(yōu)勢。
[Abstract]:In view of the existing problems in web page classification, this paper chooses the method of synonym clustering, applies CBC algorithm to web page clustering, and adds search terms as the main reference data. The CBC algorithm is improved by adding limited parameters to the clustering algorithm. The results of the improved CBC algorithm and the traditional k-means algorithm are compared with the data set experiment. The results show that the improved algorithm is superior to the traditional k-means algorithm in accuracy and efficiency.
【作者單位】： 北京化工大學信息科學與技術學院;
【分類號】：TP393.092

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2430721