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- 基于聚类BNR扩展模型的信息检索研究北大核心CSCDCSTPCD
- 基于Bagging的XML文档集成聚类研究北大核心CSCDCSTPCD摘要：将集成学习方法应用到XML文档聚类中来改进传统聚类算法的不足.提出一种标签与路径相结合的XML文档向量模型,基于这个模型,首先对原始文档集进行多次抽样,在新文档集上进行K均值聚类,然后对得到的聚类中心集合进行层次聚类.在人工数据集和真实数据集上的实验表明,该算法在召回率和精确率上优于K均值算法,并且增强了其鲁棒性.
- 一种基于SOM和K-means的文档聚类算法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于模糊C均值和改进的LSA的文档聚类研究CSTPCD
- 基于高性能特征选择函数的Web文档聚类算法北大核心CSCDCSTPCD
- Web挖掘技术研究北大核心CSCDCSTPCD
- 基于冰冻结构的XML文档聚类研究CSTPCD摘要：为了挖掘XML(Extensible Markup Language)文档在历史变化过程中不经常发生变化的结构所蕴含的知识,给出了发现冰冻结构的方法,使用一组冰冻结构组成的文档向量模型代表一个XML文档,并使用加权Jaccard系数作为相似度,利用基于XML文档历史变化过程中相对稳定的冰冻结构对XML文档进行聚类.经过实验证明,基于冰冻结构能够将XML进行有效的聚类,聚类后每簇中的XML文档具有相似的不经常变化结构.
- Web文档聚类中k-means算法的一种改进算法CSTPCD
- 基于互信息的Web文档聚类方法北大核心CSTPCD
- 一种基于语义特征的Web文档检索方法北大核心CSCD