已閱讀1頁(yè),還剩57頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀
版權(quán)說(shuō)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(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)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(shí)來(lái)源的主要途徑。但是,隨之而來(lái)的“信息爆炸”,使得人們通過(guò)搜索引擎或者瀏覽網(wǎng)頁(yè)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(lèi)可以對(duì)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(lèi)算法的基礎(chǔ)上,通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)新聞文本信息的文本特性的深入分析,通過(guò)對(duì)新聞文本的特征值抽取,實(shí)現(xiàn)了用K-me
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)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(qǐng)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(qǐng)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(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)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(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)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(duì)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(qǐng)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(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)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(lèi)的文本聚類(lèi)算法研究.pdf
- 基于文本聚類(lèi)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(lèi)研究.pdf
- 基于RI方法的文本聚類(lèi)研究.pdf
- 基于LDA模型的文本聚類(lèi)研究.pdf
- 基于DBSCAN的文本聚類(lèi)算法研究.pdf
- 基于《知網(wǎng)》的文本聚類(lèi)研究.pdf
- 基于NMF算法的文本聚類(lèi)研究.pdf
- 基于知網(wǎng)的文本聚類(lèi)研究
- 基于混合文本集的文本聚類(lèi)方法研究.pdf
- 基于BTM的短文本聚類(lèi).pdf
- 基于語(yǔ)義過(guò)濾的文本和文本流聚類(lèi)研究.pdf
- 文本聚類(lèi)的研究.pdf
- 基于語(yǔ)義的文本聚類(lèi)搜索研究.pdf
- 基于SOM的文本聚類(lèi)模型研究.pdf
- 基于Ontology的Web文本聚類(lèi)研究.pdf
- 文本聚類(lèi)和文本摘要的研究.pdf
- 基于云計(jì)算的文本聚類(lèi)算法研究.pdf
- 基于文本聚類(lèi)的客戶細(xì)分方法研究.pdf
- 基于hSync算法的文本聚類(lèi)方法研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論