基于K-means与FCA的网页文本聚类算法的研究

发布时间：2017-11-21 16:44

  本文关键词：基于K-means与FCA的网页文本聚类算法的研究

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【摘要】：搜索引擎针对某个查询条件返回给用户的查询结果可能数量非常巨大,要从这么多的返回信息中找到所需要的信息是很困难的。研究聚类算法是为了帮助用户更好地查询到自己所需要的和感兴趣的信息。提出采用基于Kmeans与FCA的网页文本聚类算法,并分析了两种算法各自的优势与缺点,为研究更优的网页文本聚类算法提供依据。
【作者单位】： 攀枝花学院;
【基金】：攀枝花学院校级项目(2012YB36)
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 0引言随着互联网的普及,人们对互联网的依赖程度提高,网络成为人们获取信息的一个重要的途径。当我们想查阅资料的时候就可以打开搜索引擎输入所要搜索的关键字。但是目前很多信息是保存在文本文件中的,这就降低了搜索查询的速度。由此,人们开始对文本聚类、信息过滤和信息检

【参考文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：1211602