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基于密度聚类方法在文本挖掘中的应用研究
基于密度聚类方法在文本挖掘中的应用研究
作者:
吴顺祥
茅剑
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
文本挖掘
聚类
密度
DBSCAN
摘要:
文本聚类是文本挖掘的重要组成部分.本文详细分析了文本聚类的过程,并给出了一个文本聚类模型.分析比较各类聚类算法之后,着重研究了一个基于密度的聚类算法,以及它在文本挖掘中的具体应用.
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文献信息
篇名
基于密度聚类方法在文本挖掘中的应用研究
来源期刊
福建电脑
学科
工学
关键词
文本挖掘
聚类
密度
DBSCAN
年,卷(期)
2007,(6)
所属期刊栏目
基金项目论文
研究方向
页码范围
1-2
页数
2页
分类号
TP3
字数
2879字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-2782.2007.06.001
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
吴顺祥
厦门大学系统与控制研究中心
62
615
15.0
21.0
2
茅剑
厦门大学自动化系
1
8
1.0
1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
文本挖掘
聚类
密度
DBSCAN
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
福建电脑
主办单位:
福建省计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-2782
CN:
35-1115/TP
开本:
大16开
出版地:
福州市华林邮局29号信箱
邮发代号:
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
21147
总下载数(次)
86
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