已閱讀1頁,還剩57頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀
版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、Internet的不斷發(fā)展,網(wǎng)上新聞信息的獲取已成為人們知識來源的主要途徑。但是,隨之而來的“信息爆炸”,使得人們通過搜索引擎或者瀏覽網(wǎng)頁很難從大量的地搜索結(jié)果中獲取方便的、有效的信息,這也成為當(dāng)今面臨的挑戰(zhàn)。文本聚類可以對發(fā)現(xiàn)大量文本信息中的相互規(guī)律、潛在的聯(lián)系,幫助用戶從多種視角更清晰、直觀的獲得信息。 本文在研究一般聚類算法的基礎(chǔ)上,通過對互聯(lián)網(wǎng)新聞文本信息的文本特性的深入分析,通過對新聞文本的特征值抽取,實現(xiàn)了用K-me
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于譜聚類的文本聚類算法研究.pdf
- 基于文本聚類的微博信息分析的研究.pdf
- 基于XML的文本結(jié)構(gòu)信息抽取與聚類研究.pdf
- 基于RI方法的文本聚類研究.pdf
- 基于LDA模型的文本聚類研究.pdf
- 基于DBSCAN的文本聚類算法研究.pdf
- 基于《知網(wǎng)》的文本聚類研究.pdf
- 基于NMF算法的文本聚類研究.pdf
- 基于知網(wǎng)的文本聚類研究
- 基于混合文本集的文本聚類方法研究.pdf
- 基于BTM的短文本聚類.pdf
- 基于語義過濾的文本和文本流聚類研究.pdf
- 文本聚類的研究.pdf
- 基于語義的文本聚類搜索研究.pdf
- 基于SOM的文本聚類模型研究.pdf
- 基于Ontology的Web文本聚類研究.pdf
- 文本聚類和文本摘要的研究.pdf
- 基于云計算的文本聚類算法研究.pdf
- 基于文本聚類的客戶細(xì)分方法研究.pdf
- 基于hSync算法的文本聚類方法研究.pdf
評論
0/150
提交評論