【摘 要】
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对中文文本聚类进行了研究,将所改进的DMK算法应用于实际的中文文本聚类中。将百度百科数据集中的不同类型词条内容经过文本处理（分词、去停用词、特征选取、降维）后分别使用原
【基金项目】
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上海市科学技术委员会科研项目《基于个性化推荐技术的航空移动社区服务模式研究与应用》（项目号：14DZ1101400）.
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对中文文本聚类进行了研究,将所改进的DMK算法应用于实际的中文文本聚类中。将百度百科数据集中的不同类型词条内容经过文本处理（分词、去停用词、特征选取、降维）后分别使用原始K-means聚类算法和DMK（Density-based and Max-min-distance K-means）算法进行聚类,并选择F-measure值及RI值（Rand Index）等指标对聚类结果进行分析。结果表明,针对实验中使用的百度百科中文数据集,DMK算法的F-measure值较原始算法平均提高0.342%,RI值较原始算
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