文本聚类在Web挖掘系统中的应用

随着Internet上信息的日益丰富，“信息超载”成为了一个大问题，快速、准确、低成本的从信息海洋中获取需要的信息并不是容易的事情。Web上信息的有效发掘成为一个富有挑战性的研究领域。如何优化查询结果，减少文档冗余，提高文档命中率，建立更为个性化友好的分类导航是难点之一。使用统计分析中的聚类分析能够很大程度上解决这个...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	统计与决策 2004 (6), p.133-134
1. Verfasser:	马辉民胡凌郭潇
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Schlagworte:	SOM神经网络模型 Web挖掘系统文本聚类文档特征查询模式用户接口
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	随着Internet上信息的日益丰富，“信息超载”成为了一个大问题，快速、准确、低成本的从信息海洋中获取需要的信息并不是容易的事情。Web上信息的有效发掘成为一个富有挑战性的研究领域。如何优化查询结果，减少文档冗余，提高文档命中率，建立更为个性化友好的分类导航是难点之一。使用统计分析中的聚类分析能够很大程度上解决这个
ISSN:	1002-6487
DOI:	10.3969/j.issn.1002-6487.2004.06.077