动态调整的Web文档增量聚类算法

来源 :第十届中国机器学习会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户：gmwang2009

【摘要】

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介绍Web文档聚类的应用,针对现有文档聚类算法缺乏动态更新能力、经验参数过多以及缺乏对新词的把握等不足,提出动态调整的Web文档增量聚类(DynamicallyAdjustedIncrementalW

【作者】

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闵可锐唐悦胡运发赵泽宇闫华

【机构】

：

复旦大学计算机科学与工程系,上海,200433复旦大学信息化办公室,上海,200433

【出处】

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第十届中国机器学习会议

【发表日期】

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2006年10期

【关键词】

：

增量算法 Web文档聚类同义词词林文档聚类算法

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介绍Web文档聚类的应用,针对现有文档聚类算法缺乏动态更新能力、经验参数过多以及缺乏对新词的把握等不足,提出动态调整的Web文档增量聚类(DynamicallyAdjustedIncrementalWebDocumentClustering,DAIWDC)算法,并使用同义词词林优化结果.该算法在实验中达到了88﹪的正确率和75﹪的全面率,表明其具有较高的实用价值.

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