一种基于K均值的网络文本信息挖掘算法设计

• 作者: 刘晓敏 张艳丽 聂磊
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: K均值 聚类 文本信息挖掘 准确度
• 年，卷（期）: 2017,（8X）
• 页码范围: 1-2
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.1

摘要

随着大数据、云计算等技术的发展和普及,人们已经进入到共享信息的'互联网+'时代,智能化、自动化系统运行积累了海量的数据资源,比如数以亿计的文该文档,这些资源充斥着整个网络,无处不在,给人们的搜索带来了极大的不便。该文为了解决网络文本挖掘速度慢、准确度低的问题,提出了一种基于K均值的网络文本信息挖掘算法,实验结果表明,与传统的遗传算法、支持向量机、BP神经网络相比,该文算法的准确度可以显著提高10.3%,并且不需要先验知识,更加适用于当前互联网搜索引擎、专家系统等,具有重要的作用和意义。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	聂磊		86	165	6.0	8.0
2	刘晓敏		76	105	6.0	6.0
3	张艳丽		94	572	9.0	23.0