【摘 要】
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大数据是近年来计算机领域兴起的研究热点,通过聚类可以解决诸如数据挖掘、机器学习、文本处理等大数据领域问题。针对传统的DBSCAN算法参数需要人工设定,且算法速度无法适应
【机 构】
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仲恺农业工程学院信息科学与技术学院,广东司法警官职业学院,仲恺农业工程学院信息科学与技术学院,仲恺农业工程学院广东省农产品安全大数据工程技术研究中心,仲恺农业工程学院广东省高校智慧农业工程技术研究中心
【基金项目】
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教育部科技发展中心高校产学研创新基金——新一代信息技术创新项目(2018A01015),教育部科技发展中心高校产学研创新基金——新一代信息技术创新项目(2018A02027),国家自然科学基金项目(61871475,61471133).
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大数据是近年来计算机领域兴起的研究热点,通过聚类可以解决诸如数据挖掘、机器学习、文本处理等大数据领域问题。针对传统的DBSCAN算法参数需要人工设定,且算法速度无法适应大数据应用等问题,本文提出了一种DBSCAN优化算法。利用KD树加快查找邻域对象,显著减少算法的运行时间;同时,通过计算所有邻域对象的数学期望,实现密度阈值(Minpts)参数自适应;接着,设计了一种文本聚类流程,通过SD-TF-IDF算法对特征项的权值进行优化,进而完成对文本的聚类任务;最后,将其应用于高校计算机实验文本大数据的挖掘分析中
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