动态调整的Web文档增量聚类算法

摘要：

介绍Web文档聚类的应用,针对现有文档聚类算法缺乏动态更新能力、经验参数过多以及缺乏对新词的把握等不足,提出动态调整的Web文档增量聚类(DynamicallyAdjustedIncrementalWebDocumentClustering,DAIWDC)算法,并使用同义词词林优化结果.该算法在实验中达到了88﹪的正确率和75﹪的全面率,表明其具有较高的实用价值.

关键词： 增量算法 Web文档聚类 同义词词林 文档聚类算法

作者: 闵可锐 唐悦 胡运发 赵泽宇 闫华

作者单位: 复旦大学计算机科学与工程系,上海,200433 复旦大学信息化办公室,上海,200433

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十届中国机器学习会议

会议地点: 海口

会议语种:中文

页码: 110-113

在线出版日期: 2006-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）