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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. 相似文献
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Web文本挖掘系统及聚类算法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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基于Web的文本挖掘研究 总被引:10,自引:6,他引:4
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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文本聚类技术在文本挖掘和信息检索系统中发挥着重要的作用。目前,文本聚类方法大多数采用基于关键词集的经典向量模型来表征文本,这种方式忽略了词与词之间的语义关系,存在词频维数过高,聚类算法计算复杂度高等问题。为了解决这些问题,提出一种基于主题概念聚类的中文文本聚类方法,该方法利用HowNet提取文本的主题概念,然后使用Chameleon算法将主题概念聚类,再依据主题概念的聚类结果完成对文本的聚类。该方法用概念代替单个词条表示文本,减少文本特征之间的依赖关系,有效地降低了文本聚类的时间复杂度。 相似文献
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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. 相似文献
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本文以Web挖掘为基础。首先,从定义、功能、过程3方面介绍了Web内容挖掘中的文本挖掘;其次,重点探讨了Web文本挖掘的两种重要功能——分类及其它们常用的算法,并分别对算法做了比较;最后,得出结论并进行了展望。 相似文献
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针对个人技术博客缺乏深层次的主题挖掘,较少利用文本挖掘或机器学习算法研究其领域方向和演化态势的问题,提出了一种基于LDA模型和社交网络的个人技术博客文本挖掘算法.首先,通过Python抓取CSDN论坛的博客文本;其次,利用LDA模型和层次聚类算法挖掘技术博客的核心主题,揭示其博客创作的演化历程;最后,通过社交网络分析法... 相似文献
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为了研究并提高文本的聚类算法的性能,根据蚁群算法在TSP问题中的应用方法,将其改进引用到文本的聚类处理的研究中。在文本的聚类处理研究中,改变蚂蚁的信息素释放机制,道路节点的聚合方式,从而最终将相似文本进行聚合。对改进的算法进行实验后的结果证明,这种新的算法可以使文本聚类的准确度提高,具有良好的聚类效果,能有效提高查询的文本召回率。蚁群算法在文本聚类中的应用是可行的。 相似文献
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吕岩 《微电子学与计算机》2012,29(3):31-34
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. 相似文献
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基于蚁群算法的文本分类和聚类 总被引:1,自引:1,他引:1
为了研究并提高文本的分类和聚类算法的性能,笔者根据蚁群算法在TSP问题中的应用方法,将其改进引用到文本的分聚类中。在文本聚类中,改变蚂蚁的信息素释放机制,道路节点的聚合方式,最终将相似文本进行聚合。在文本的分类中,将所需要的分类信息装入蚂蚁,蚂蚁根据系统外部所希望的方式将文本分类。实验结果证明,这种新的算法可以使文本分类和聚类的准确度提高,蚁群算法在文本分类聚类中的应用是可行的。 相似文献