聚类算法在Web文本挖掘中的应用研究

本文主要讨论了聚类算法在Web文本挖掘中的应用研究情况。着重总结了Web文本挖掘的特点、一般过程和适用于Web文本聚类的算法条件,总结了当前的研究热点,并提出了Web文本聚类算法的发展方向。     

Web文本挖掘系统及聚类算法的研究

本文提出了一种新的Web文本挖掘系统总体结构模型DFSSM及文本聚类算法TLDFSSM,并结合电信行业应用背景实现了Web文本挖掘原型系统(WTMS).该系统能对具有不同价值的用户群特征进行文本聚类分析.最终实现客户的保持率和价值的提升.     

基于Web的文本挖掘研究

基于Web的文本挖掘是数据挖掘的重要组成部分，文章重点对文本特征提取、文本分类、文本聚类等Web文本挖掘关键实现技术做了介绍，最后讨论了Web文本挖掘的价值及其对Web发展的重要性。     

基于Web挖掘的层次凝聚类算法研究

网络提供了海量的共享资源,人们需要从网络上搜索出自己感兴趣的信息,由此产生了Web挖掘的问题。Web挖掘就是借用数据挖掘技术来实现的。Web挖掘主要是文本信息的挖掘,本文主要研究了实现文本挖掘的层次凝聚类算法,对于传统的算法存在的问题,提出了改进的算法,研究了相似度值对整个算法过程的影响,设计了一个动态改变相似度值的计算公式。     

聚类算法在高校学生微博的应用研究

为研究聚类算法在高校学生微博的应用情况,针对K-means算法和分层聚类算法在聚类中心选择不精确的问题,基于高校学生使用微博的背景,对微博文本挖掘应用中聚类算法的应用进行改进。通过文本的矢量表示、文本相似度计算和聚类算法的实现,验证了聚类算法在微博热门话题检测的准确性和效率,并针对实验数据提出几点针对性的措施。     

网络知识资源表示学习模型

随着电子计算机技术和互联网的快速发展,网络知识资源呈爆炸式增长,人们往往不能有效地获取、利用所需的网络知识资源.为了更好地利用网络知识资源,需要应用自动化、智能化的数据挖掘、信息提取方法.Web文档作为网络知识资源的一种载体,有着自然语言非结构化的特点,所以在运用聚类、分类等挖掘技术进行文本挖掘之前,需要将Web文档转化为机器学习算法可以理解的格式,即将文本数据转换成数值数据.针对现有常用文本表示方法的局限性,本文提出了一种基于命名实体和词向量相结合的网络知识资源表示学习模型.并在算法知识领域内进行实现与应用探索,包括网络解题报告的聚类和对网络解题报告的搜索,实验结果显示本文提出的方法在这些任务上取得了较好的效果.     

文本聚类算法初探

文本聚类是数据挖掘的核心技术,能帮助用户有效地导航、总结和组织文本信息。本文通过对文本聚类的应用研究,探讨了几种聚类算法的原理与特点,提出并分析了K-means算法与层次凝聚算法的具体实现步骤。     

Web数据挖掘在电子商务中的应用

Web数据挖掘已经成为数据挖掘研究领域的热点,尤其是在电子商务网站的设计和使用中。文章阐述了在电子商务中如何运用Web数据挖掘技术,为企业更有效地确认目标市场、改进决策、获得更大的竞争优势提供帮助,并提出了一种Web数据挖掘系统的设计方案和实现方式。同时,对k-means聚类算法进行了优劣分析,并提出通过改变初始聚类中心的选取规则来提高算法的运行效率以及计算结果的准确度。     

一种基于Web文本聚类的用户兴趣发现模型的研究

研究了一种基于Web文本聚类的用户兴趣发现方法．他通过Web文档信息获取，文本的形式表示，以及Web文本聚类方法最终提取用户兴趣知识，并给出了一个设计模型。     

改进蚁群算法在文本聚类中的应用研究

提出了一种改进蚁群文本聚类算法.改进蚁群文本聚类算法利用信息素对蚂蚁随机移动进行控制,使蚂蚁朝着文本向量相对集中的区域移动,缩短蚂蚁寻找文本向量簇的时间,提高聚类效率.采用复旦大学中文文本分类语料库进行仿真实验,实验结果表明,改进蚁群文本聚类算法不仅加快了文本聚类算法的收敛速度,而且提高文本聚类结果的精度.