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一种文本聚类的增强数据挖掘方法
魏爽
三亚学院信息与智能工程学院
An Enhanced Data Mining Method for Text Clustering
WEI Shuang
Sanya University
全文: PDF(0 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 文本挖掘技术的基础是对文本的统计分析。通常,文本挖掘技术的基本做法是通过计算出某一个词或短语的出现频率来计算其在文档中的重要程度。但在统计分析中,其原始语义可能不是其在语句中的准确意思。为了解决这个问题,本文提出一个新的基于概念的模型框架,可以有效地找出文档间的匹配及相关联的概念。
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魏爽
关键词 概念模型数据挖掘文本聚类增强挖掘    
Abstract:Text mining is based on the statistical analysis of a term. Usually in text mining techniques, the basic measure like term frequency of a term (word or phrase) is computed to judge the importance of the term in the document. But with statistical analysis,the original semantics of the term may not carry the exact meaning of the term. To overcome this problem, a new framework has been introduced which can efficiently find significant matching and related concepts between documents.
Key wordsconcept model    data mining    text clustering    enhanced mining
年卷期日期: 2018-03-10     
:  TP18  
作者简介: 魏爽(1984-),女,湖北鄂州人,硕士,讲师,研究方向为数据挖掘。
引用本文:   
魏爽. 一种文本聚类的增强数据挖掘方法[J]. 电脑与电信, .
WEI Shuang. An Enhanced Data Mining Method for Text Clustering. Computer & Telecommunication, 2018, 1(3): 46-48.
链接本文:  
https://www.computertelecom.com.cn/CN/  或          https://www.computertelecom.com.cn/CN/Y2018/V1/I3/46
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