一种基于SOM的中文Web文档层次聚类方法

近年来Internet迅猛发展 ,网上的信息急剧膨胀 ,如何高效、高质量地检索到用户所感兴趣的中文信息资源 ,是当前我国Internet资源发现的热点问题之一。本文将神经网络聚类方法之一SOM(Self OrganizingMap ,自组织特征映射 )的思想和方法引入中文Web搜索引擎 ,首先探讨了其网络模型和算法 ,而后提出一种聚类用户所感兴趣的中文Web文档的层次聚类方法 。

中文Web文档的模糊分类

文章从WEB文档的特点出发,指出有必要对 WEB文档进行模糊特征向量抽取,并给出了对向量进行模糊化的隶属函数。以此为基础实现了将BIRCH聚类算法应用到文本分类,取得了很好效果。