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基于聚类特性的大规模文本聚类算法研究
被引量:
5
1
作者
唐春生
金以慧
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2002年第9期13-15,共3页
一、引言 随着Internet的飞速发展,人们能从网上得到更多的信息,但过多的信息常常会导致信息迷失.将信息进行分类是帮助信息利用的有效方法,聚类则是文本类别划分时常用的技术,其特点是不需训练集即可从给定的文本集合中找到聚类划分[1...
一、引言 随着Internet的飞速发展,人们能从网上得到更多的信息,但过多的信息常常会导致信息迷失.将信息进行分类是帮助信息利用的有效方法,聚类则是文本类别划分时常用的技术,其特点是不需训练集即可从给定的文本集合中找到聚类划分[1~5].
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关键词
信息处理
聚
类
特性
大规模文本聚类算法
计算机
下载PDF
职称材料
题名
基于聚类特性的大规模文本聚类算法研究
被引量:
5
1
作者
唐春生
金以慧
机构
清华大学自动化系
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2002年第9期13-15,共3页
文摘
一、引言 随着Internet的飞速发展,人们能从网上得到更多的信息,但过多的信息常常会导致信息迷失.将信息进行分类是帮助信息利用的有效方法,聚类则是文本类别划分时常用的技术,其特点是不需训练集即可从给定的文本集合中找到聚类划分[1~5].
关键词
信息处理
聚
类
特性
大规模文本聚类算法
计算机
Keywords
Clustering features(CF),Multi-level CFK-means algorithm ,Text clustering
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于聚类特性的大规模文本聚类算法研究
唐春生
金以慧
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2002
5
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