基于独立分量分析的隐蔽Web领域聚类

针对隐蔽Web主题领域自动识别问题,提出一种基于独立分量分析(ICA)的聚类算法。对查询页面进行页面文本抽取和预处理,利用TF-IDF公式计算权重并选择前N个权重最大的特征词构造文档矩阵,在使用潜在语义索引(LSI)进行特征重构的基础上通过ICA分解获得类别信息。利用LSI的词共现分析和文本降噪能力提高聚类准确率。实验表明聚类平均准确率达到90%以上。