因特网文本智能挖掘的模糊聚类算法研究

• 作者: 张文祥 王晓勇 肖四友
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 因特网文本 混合模糊聚类 文本智能挖掘 仿真算法
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 216-219
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 4517字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2009.07.055

摘要

随着Internet的深入发展及普及应用,网络中可获取的大部分文本信息由来自各种数据源的文档组成.由于电子形式的文本信息飞速增涨,可以获知的文本信息已成海量之势,文本挖掘已经成为信息领域的研究热点,快速得到目标文本成为互联网发展的瓶颈.在动态聚类方法和基于特征属性分类法的基础上提出基于混合模糊聚类理论的文本数据分类系统新模型,在模型基础上探究了一种模糊聚类仿真算法,通过实验验证算法能有效提高文本分类效率及文本分类准确率,从而在实际网络文本挖掘应用中快速得到目标文本,实现因特网文本智能挖掘.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖四友	浙江万里学院智能控制研究所	18	136	5.0	11.0
2	张文祥	浙江万里学院智能控制研究所	32	190	9.0	13.0
3	王晓勇	浙江万里学院智能控制研究所	22	153	6.0	12.0