CBC算法在网页分类中的应用研究

发布时间：2019-02-26 11:13

【摘要】：针对目前网页分类存在的问题,选择利用近义词聚类的方法,将CBC算法运用到网页聚类中,并加入搜索词作为主要的参照数据,通过在聚类算法中加入限定参数的方法对CBC算法进行了改进。用数据集实验对改进后的CBC算法与传统的k-means算法的结果进行了比较,结果表明改进算法在精确度上优于传统的k-means算法,在效率上也有较为明显的优势。
[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.
【作者单位】： 北京化工大学信息科学与技术学院;
【分类号】：TP393.092

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2430721