【摘 要】
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在当前信息化的年代里,文本数据在高速的增长,人们获取有用的信息犹如大海捞针.文本聚类作为文本挖掘的基础技术,发挥了很重要的作用.由于缺乏预先定义的类和类标号的训练实
【机 构】
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广州大学计算机科学与教育软件学院,广州图书馆
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在当前信息化的年代里,文本数据在高速的增长,人们获取有用的信息犹如大海捞针.文本聚类作为文本挖掘的基础技术,发挥了很重要的作用.由于缺乏预先定义的类和类标号的训练实例,如何选择合适的数据相似度是文本聚类的关键问题.文章为此提出一种新的衡量文本相似度的方法 Adaptive Metric Selection(AMS).文章通过抓取网页内容,为聚类提供数据来源,分词和向量化是必要的转化,利用特征提取的方法获取特征项,并用Isomap进行降维,最后利用自适应选择方法 AMS对数据进行相似度衡量再进行聚类分析.实
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