基于文本信息的聚类方法研究

• 作者: 安靖
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 文本聚类 数据挖掘 粒子群算法 信息检索 自然语言处理
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 软件理论与方法
• 页码范围: 40-42
• 页数: 3页
• 分类号: TP301
• 字数: 4041字
• 语种: 中文

摘要

随着信息技术和Web技术的发展，如何从海量的Web文本信息中找到自己所需信息已成为一个重要的研究领域。在众多信息获取方法中，聚类技术是一种被广泛应用的方法。总结了文本聚类算法的研究现状，比较了算法的主要差异和整体思想，并分析了各种方法的优劣，同时指出了文本聚类研究今后的发展趋势，即在粒子群聚类过程中融入其它传统聚类方法的思想，以提高聚类性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	安靖	中国人寿保险股份有限公司研发中心	1	1	1.0	1.0