| 基于K-中心点聚类算法的论坛信息识别技术研究 |
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| 引用本文： | 王燕,吴灏,毛天宇.基于K-中心点聚类算法的论坛信息识别技术研究[J].计算机工程与设计,2009,30(1). |
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| 作者姓名： | 王燕 吴灏 毛天宇 |
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| 作者单位： | 解放军信息工程大学信息工程学院,河南,郑州,450002 |
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| 摘 要： | 提出了一种从非确定结构的论坛页面自动获取信息区域的方法.该方法在对K-中心点聚类算法的研究基础上克服了算法中固定簇数的缺陷,并在算法的簇中心距离计算中引入Smith-Waterman改进算法,提高了算法聚类的精确度.通过对大量论坛网页进行信息识别的实验显示,该方法切实可行并且具有较高的准确性.
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| 关 键 词： | 标签结构树 K-中心点聚类算法 Smith-Waterman算法 最小相异度 信息识别 |
Research on web forums information recognition based on K-Medoids clustering |
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| WANG Yan,WU Hao,MAO Tian-yu.Research on web forums information recognition based on K-Medoids clustering[J].Computer Engineering and Design,2009,30(1). |
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| Authors: | WANG Yan WU Hao MAO Tian-yu |
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