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搜索引擎中关于人名的相关文档往往数据量庞大，且数据为增量式更新过程，新文档出现的时间与规模都存在不确定性。现有的方法多为全局的人名聚类方法，在处理大规模数据时往往效率较低，且无法实现增量聚类。本文提出了一种基于关键证据与E。LSH的增量式人名聚类消歧方法。对于初始文档集，采用全局的人名聚类方法，保证聚类性能且能有效控制全局聚类的文档规模，提高聚类效率。对于增量文档集，利用提出的关键证据与E。LSH方法生成候选文档集，极大降低了需要计算相似度的文档规模，提高方法效率。实验结果表明，本文提出的增量式人名聚类消