一种文本聚类的增强数据挖掘方法

• 作者: 魏爽
• 来源期刊: 电脑与电信
• 学科: 工学
• 关键词: 概念模型 数据挖掘 文本聚类 增强挖掘
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 46-48
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2803字
• 语种: 中文

摘要

文本挖掘技术的基础是对文本的统计分析.通常,文本挖掘技术的基本做法是通过计算出某一个词或短语的出现频率来计算其在文档中的重要程度.但在统计分析中,其原始语义可能不是其在语句中的准确意思.为了解决这个问题,本文提出一个新的基于概念的模型框架,可以有效地找出文档间的匹配及相关联的概念.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏爽	三亚学院信息与智能工程学院	29	18	2.0	3.0