基于DBSCAN的最优密度文本聚类算法

发布时间：2018-06-23 02:10

  本文选题：搜索引擎 + 文本聚类　； 参考：《计算机工程与设计》2012年04期

【摘要】：为有效地弥补全文搜索引擎的不足,提出了一种动态求解的最优密度聚类算法并加以实现。该算法构造了一颗簇关系树,将两种典型聚类算法:密度聚类算法DBSCAN和层次聚类算法BIRCH进行有效结合,对聚类参数ε进行动态求解,以达到参数ε的最优。与其它文本聚类算法相比,该算法的查询结果与用户感兴趣的主题相关度较大,对具有二义性的关键词有较高的查准率,能有效提升搜索引擎的查询效率,加快用户搜索信息的速度。
[Abstract]:In order to make up for the deficiency of full-text search engine, a dynamic optimal density clustering algorithm is proposed and implemented. This algorithm constructs a cluster relation tree and combines two typical clustering algorithms: density clustering algorithm DBSCAN and hierarchical clustering algorithm Birch to solve the clustering parameter 蔚 dynamically in order to achieve the optimal parameter 蔚. Compared with other text clustering algorithms, the query results of this algorithm are more relevant to the topics of interest to users, and have a higher precision for keywords with ambiguity, which can effectively improve the query efficiency of search engines. Speed up user search for information.
【作者单位】： 北京林业大学信息学院;
【分类号】：TP391.1

【二级参考文献】

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本文编号：2055269