一种新的演化文本流聚类算法

• 作者: 彭宏 邓维维
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 数据流 文本流
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能及图像处理技术
• 页码范围: 125-127,162
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 5138字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2007.09.033

摘要

数据流的聚类作为聚类的一个分支,已经成为了数据挖掘的研究热点.虽然已经有不少数据流算法出现,但是大部分都是针对低维的数值型数据,很少有高维文本流的研究.本文在传统的数据流聚类框架基础上,提出了一种新的文本微聚类结构体,它更适合文本聚类,同时还将在线微聚类分为潜在微聚类和异常微聚类,提高了对孤立点的适应能力.实验表明该算法相对于其他文本流聚类算法更有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭宏	华南理工大学计算机学院	188	2058	24.0	34.0
2	邓维维	华南理工大学计算机学院	7	95	6.0	7.0