摘要
Web文本聚类是文本挖掘的重要组成部分。该文章分析了Web文本挖掘的方法,通过比较现有的几种聚类算法之后,着重研究了一个基于DBSCAN的聚类算法．以及它在文本挖掘中的具体实现过程。
Web text clustering is an important branch of Text Mining. In this paper, we analyze the process of web text mining. Through comparing several kinds of existing clustering algorithm, we analyze a clustering algorithm based on DBSCAN, and its implement in the text mining cluster in detail.
出处
《科技信息》
2007年第1期55-56,共2页
Science & Technology Information
基金
由厦门大学985二期信息创新平台项目
福建省教委科技项目(JA05290)资助。
