【摘 要】
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在海量数据下对文本信息进行准确检索，能够帮助人们获取新知识，提高工作效率。传统的检索方法不能对海量数据下文本信息特征的变化造成的影响做出反应，从而降低了文本信息检索的
【基金项目】
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中国博士后科学基金项目资助（2013M541005）
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在海量数据下对文本信息进行准确检索，能够帮助人们获取新知识，提高工作效率。传统的检索方法不能对海量数据下文本信息特征的变化造成的影响做出反应，从而降低了文本信息检索的准确性。提出一种基于特征聚类的文本信息检索方法。对文本信息进行降维处理，保留主要的文本信息特征，消除冗余数据带来的影响；在文本信息检索的过程中，按照特征相似度对文本信息的特征进行聚类，确定文本信息检索的目标函数，并利用约束条件进行约束，在检索的过程中自适应调整文本信息特征的聚类中心和特征的权值，最终实现了文本信息的准确检索。仿真结果表明，改进
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