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摘要:
随着网络的迅速发展,网络上的信息越来越丰富,如何发现潜在的有用知识将成为今后发展的方向。本文在分析了向量表示法的弊端之后,提出了利用文件指纹对Web文本进行分类的方法,然后再利用k-means算法对所分类文本进行聚类分析,得到所需结果。通过文本挖掘模型,建立起可操作性的挖掘方法。
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Agent
Multi-Agent
Web文本挖掘
知识发现
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用户访问序列文件
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最小置信度
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于文件指纹的Web文本挖掘
来源期刊 计算机与信息技术 学科 工学
关键词 SHA-1指纹 文本聚类 文本挖掘
年,卷(期) 2009,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 65-65
页数 1页 分类号 TP311.13
字数 语种
DOI
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 张骏 武汉理工大学管理学院 24 128 6.0 10.0
2 郭慧 武汉理工大学管理学院 4 11 1.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
SHA-1指纹
文本聚类
文本挖掘
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
计算机与信息技术
月刊
大16开
1993
chi
出版文献量(篇)
2343
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8817
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