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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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一种基于密度的文本聚类挖掘算法
分词
文本聚类
向量空间模型
核心对象
基于文本挖掘的聚类算法研究
文本挖掘
K-means
K-medoids
准确率
召回率
基于文本挖掘的聚类算法研究
文本挖掘
K-means
K-medoids
准确率
召回率
基于相对密度的多耦合文本聚类算法
文本聚类
空间向量模型
相对密度
文本相似度
核心对象
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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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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参考文献  (0)
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2020(1)
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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
月刊
1673-2782
35-1115/TP
大16开
福州市华林邮局29号信箱
1985
chi
出版文献量(篇)
21147
总下载数(次)
86
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