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文本分类和文本聚类在信息过滤系统对用户兴趣进行学习的过程中，都具有很普遍的应用。文中对两者的工作原理进行了对比和分析，从根本上指出了文本分类作为有监督学习方法所存在的固有缺陷，提出了一种在文本聚类后根据词条与聚类的分布特征调整词条权重的方法，并设计和实现了一个基于文本聚类和权重调整的用户兴趣模型构造算法。