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基于K-means與FCA的網(wǎng)頁文本聚類算法的研究

發(fā)布時(shí)間:2017-11-21 16:44

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【摘要】:搜索引擎針對(duì)某個(gè)查詢條件返回給用戶的查詢結(jié)果可能數(shù)量非常巨大,要從這么多的返回信息中找到所需要的信息是很困難的。研究聚類算法是為了幫助用戶更好地查詢到自己所需要的和感興趣的信息。提出采用基于Kmeans與FCA的網(wǎng)頁文本聚類算法,并分析了兩種算法各自的優(yōu)勢(shì)與缺點(diǎn),為研究更優(yōu)的網(wǎng)頁文本聚類算法提供依據(jù)。
【作者單位】: 攀枝花學(xué)院;
【基金】:攀枝花學(xué)院校級(jí)項(xiàng)目(2012YB36)
【分類號(hào)】:TP391.1
【正文快照】: 0引言隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,人們對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的依賴程度提高,網(wǎng)絡(luò)成為人們獲取信息的一個(gè)重要的途徑。當(dāng)我們想查閱資料的時(shí)候就可以打開搜索引擎輸入所要搜索的關(guān)鍵字。但是目前很多信息是保存在文本文件中的,這就降低了搜索查詢的速度。由此,人們開始對(duì)文本聚類、信息過濾和信息檢

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):1211602

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