【摘 要】
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为了提高网页目录的构建效率、增加其灵活性,提出了一种改进的文本聚类算法。改进的CBC算法用于快速确定文本的聚类中心,根据网页目录的特点,该算法增加了层次聚类方法,以形
【机 构】
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华南理工大学计算机科学与工程学院,广东商学院数学与计算科学学院
【基金项目】
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广东省自然科学基金项目（07006474）, 广东省科技攻关基金项目（2007B010200044）
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为了提高网页目录的构建效率、增加其灵活性,提出了一种改进的文本聚类算法。改进的CBC算法用于快速确定文本的聚类中心,根据网页目录的特点,该算法增加了层次聚类方法,以形成文本类别的层次结构,考虑到网页文本的快速增长,采用增量方式对新网页进行聚类。把该算法应用于网页文本集,产生了有意义的聚类结果,对比K-Means算法,获得了更高的精度,并具有较高的时间性能,实验结果表明了该算法的有效性。
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