挖掘用户标签的增强型社区网页聚类算法

发布时间：2018-05-25 14:50

  本文选题：社区网页 + 链接关系　； 参考：《微电子学与计算机》2013年02期

【摘要】：网页的内容信息对于提高聚类质量来说并不完全够用,针对网络社区网页之间存在的天然链接关系,本文提出了一种挖掘用户标签的增强型社区网页聚类算法.本文采用多种距离度量方法,并挖掘网页链接关系,然后将网页的内容信息相似度和链接关系结合起来进行聚类.实验表明,提出的算法是有效的.
[Abstract]:The content information of web pages is not sufficient to improve the clustering quality. In view of the natural link relationship between web pages, this paper proposes an enhanced community page clustering algorithm to mine user tags. In this paper, a variety of distance measures are adopted, and web page link relationships are mined, and then the content information similarity and link relationship of web pages are combined to cluster. Experiments show that the proposed algorithm is effective.
【作者单位】： 广东轻工职业技术学院计算机系;广东工业大学自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61074147)
【分类号】：TP393.092

【参考文献】

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1 李睿;曾俊t@;周四望;;基于局部标签树匹配的改进网页聚类算法[J];计算机应用;2010年03期

【共引文献】

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【二级参考文献】

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3 李s，

本文编号：1933590