【摘 要】
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基于VSM的文本聚类忽略了文本关键词稀疏带来的相似度漂移问题和关键词之间的语义信息和各维度之间的关系，致使文本的相似度计算不精确，文中对相似度计算方法TF—IDF进行了改进
【基金项目】
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人工智能四川省重点实验室开放基金（2012RYJ04）,“青蓝工程”资助（苏教师[2010]27号）
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基于VSM的文本聚类忽略了文本关键词稀疏带来的相似度漂移问题和关键词之间的语义信息和各维度之间的关系，致使文本的相似度计算不精确，文中对相似度计算方法TF—IDF进行了改进，并提出一种新的聚类方法，利用分布式估计算法和禁忌搜索算法进行聚类，融合分布式估计算法的收敛速度快和禁忌搜索算法能跳出局部搜索的优点，首先对文本进行预处理，然后用分布式估计算法和禁忌搜索算法聚类，既能快速聚类又能防止聚类收敛到局部最优。测试结果表明这种算法行之有效。
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