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文档聚类是实现话题检测与跟踪的重要方法.传统的硬聚类算法在处理边界数据时存在很大缺陷,影响话题检测的效果.针对这一问题,本文......
当前大部分搜索引擎都存在搜索结果有大量重复网页或者转载网页的问题,同时中文搜索引擎的网页聚类也处于刚刚起步阶段,很多技术都......
随着信息技术的飞速发展,海量的文本数据不断增长。与数值数据不同,文本数据的处理更为复杂和困难。容错粗糙集模型是对经典的粗糙......
随着互联网的迅猛发展,网络成为产生舆情的重要场所,而Web新闻作为互联网的一个十分重要的应用,已成为影响网络舆情的一个重要因素......
一些Web聚类方法把类严格作为互斥的关系，聚类效果不理想．一种基于容错粗糙集的k均值的聚类解决了这一问题．首先运用向量模型表示Web......
在现实的物理世界中，信息系统允许是不完备的、多值的、近似的、离群的，即非定常的（non-deterministic）．本文基于容错粗糙粜理论提出非......
为了充分利用Web这一宝贵资源，需要一种高效准确的Web分类方法．应用机器学习技术，如K-邻近法、贝叶斯概率模型等已经实现了Web文档半......
随着互联网技术的高速发展,网络上文本信息的容量与日俱增,人们迫切需要提高在互联网上的信息获取效率。文本挖掘技术用于对文本数......
