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动态调整的Web文档增量聚类算法

Dynamically adjusted incremental Web document clustering algorithm

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【作者】 闵可锐； 唐悦； 胡运发； 赵泽宇； 闫华；

【Author】 MIN Keruia, TANG Yuea, HU Yunfaa, ZHAO Zeyub, YAN Huab(a.Computer Sci & Eng. Dept.; b.Informatization Office, Fudan Univ., Shanghai 200433, China)

【机构】 复旦大学计算机科学与工程系； 复旦大学信息化办公室； 复旦大学信息化办公室 上海200433； 上海200433；

【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.

【Abstract】 The application of Web-based document clustering is introduced. With the deficiency such as lack of dynamic update ability, too many empirical parameters, being short of handling new words, an algorithm, dynamically adjusted incremental Web document clustering (DAIWDC) is proposed. And CiLin is introduced to optimize the result. The experiment shows that it can improve the precision to 88% and recall to 75% and can be well used in practice.

【关键词】 增量算法； 文档聚类； 同义词词林；
【Key words】 incremental algorithm； document clustering；