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针对5G技术,提出一种基于文本挖掘的研究热点识别的新方法。从webofscience数据库中检索2013至2018年间以5G技术为主题的11429篇科研论文,基于文本关联规则挖掘构建关键词网络,以信息熵和组合力作为指标对论文的高频关键词进行聚类分析,在此...
文本聚类在很多领域都有广泛应用，而聚类算法作为文本聚类的核心直接决定了聚类的效果和效率。结合基于划分的聚类算法和基于密度的聚类算法的优点，提出了基于密度的聚类算法DBCKNN。算法利用了k近邻和离群度等概念，能够迅速确定数据集中每类的中心及其类半径，在保证聚类效果的基础上...
聚类是一种简单有效的数据挖掘技术。聚类是按照一定的标准将一些事物划分为若干类别的过程。相似的被聚为一类，不相似的被聚为不同的类。聚类算法种类繁多，比较常见的有：K-means聚类、密度聚类、期望最大化聚类等。文本所采用的是K-means聚类
1文本聚类研究现状Internet已经发展为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播信息最主要的渠道。随着Internet的大规模普及和企业信息化程度的提高，各种资源呈式增长。在中国互联网络信息中心(CNNIC)2007年1月最新公布的中国互联网络发展状况统计报告中显示，70.2%的网络信息均以文本...
图2.论文的组成框架第一部分：文本的匹配与聚类第三章StoryForest事件聚类组织系统在信息的年代，查询并找到有价值的信息，对用户而言...
python中文短文本的预处理及聚类分析（NLP）对于中文短文本而言，其有着单个文本词量少，文本多等特点，并且在不同的领域中中文短文本有着不同的特点。本文以已获取的微博语料出发，使用DBSCAN密度聚类，并对其进行简单可视化。1原始文本...
敏感话题发现中的增量型文本聚类模型.张越今1(),丁丁2.1.北京市互联网信息办公室,北京100062.2.武汉大学计算机学院,湖北武汉430072.收稿日期:2015-07-15出版日期:2015-09-01发布日期:2015-11-13.作者简介:作者简介：张越今（1970-）,男,吉林,教授,博士,主要研究方向...
基于人民网新闻标题的短文本自动分类研究.摘要：.自动文本分类技术将人类从繁琐的手工分类中解放出来，使分类任务变的更为高效，为进一步的...
提出了一种基于Dirichlet过程的DeepWeb数据源聚类方法，该方法采用层次Dirichlet过程（HDP）进行特征提取。首先将查询接口中原本高维稀疏的文本表示为主题特征，该过程能自动确定特征数。然后将文本看成多项式模型，采用Dirichlet过程混合模型聚类。该模型无需人工事先指定聚类个数，由Dirichlet过程...
紧张又充实的大学生活将要谢下帷幕，毕业生要通过最后的毕业论文，毕业论文是一种比较正规的检验大学学习成果的形式，如何把毕业论文做到重点突出呢？以下是小编收集整理的毕业论文提纲范文（通用5篇），仅供参考，希望能够帮助到大家。
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