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作品数：115被引量：352H指数：10
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基于K-center和信息增益的Web搜索结果聚类方法被引量：1
《计算机应用研究》2008年第10期3125-3127,共3页丁振国 孟星 
国家"863"计划资助项目(2004AA1Z2520);军队网络互联与信息安全策略研究资助项目(2006QB1069)
基于K-center和信息增益的概念,将改进后的FPF(furthest-point-first)算法用于Web搜索结果聚类,提出了聚类标志方法,使得聚类呈现出的结果更易于用户理解,给出了评价聚类质量的模型。将该算法与Lingo,K-means算法进行比较,其结果表明,...
关键词：WEB文档 聚类 聚类标志 K-center 信息增益 
基于新的关键词提取方法的快速文本分类系统被引量：17
《计算机应用研究》2006年第4期32-34,共3页罗杰 陈力 夏德麟 王凯 
国家自然科学基金资助项目(90204008)
关键词的提取是进行计算机自动文本分类和其他文本数据挖掘应用的关键。系统从语言的词性角度考虑,对传统的最大匹配分词法进行了改进,提出一种基于动词、虚词和停用词三个较小词库的快速分词方法(FS),并利用TFIDF算法来筛选出关键词以...
关键词：计算机应用 中文信息处理 关键词提取 WEB文档分类 
一种快速有效的Web文档聚类方法被引量：1
《计算机应用研究》2004年第4期174-176,共3页张蓉 
以矢量空间模型VSM为Web文本的表示方法,提出了一种基于关联规则的Web文档聚类方法。实验证明:该方法能在保证文档聚类高精度的同时,依然保持高效率,其聚类性能明显优于传统Web文档聚类算法。
关键词：WEB挖掘 文档聚类 矢量空间模型VSM 关联规则 
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