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对象迁移自动机（OMA）是一种能够较好地解决话题识别与跟踪（TDT）中聚类问题的方法，但是，传统OMA模型由于聚类速度慢等缺点，难以满足TDT实时和增量聚类的要求．针对这一问题，本文一方面改进传统的OMA模型中自动机的动作设计，同时提出文档选择策略，加快了OMA的聚类速度．改进的方法在中等文档集上进行了实验，实验结果表明，该方法具有较好的聚类效果．