一种基于K均值的网络文本信息挖掘算法设计
随着大数据、云计算等技术的发展和普及,人们已经进入到共享信息的"互联网+"时代,智能化、自动化系统运行积累了海量的数据资源,比如数以亿计的文该文档,这些资源充斥着整个网络,无处不在,给人们的搜索带来了极大的不便.该文为了解决网络文本挖掘速度慢、准确度低的问题,提出了一种基于K均值的网络文本信息挖掘算法,实验结果表明,与传统的遗传算法、支持向量机、BP神经网络相比,该文算法的准确度可以显著提高10.3%,并且不需要先验知识,更加适用于当前互联网搜索引擎、专家系统等,具有重要的作用和意义.
K均值、聚类、文本信息挖掘、准确度
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TP311(计算技术、计算机技术)
佳木斯大学校级重点项目《计算机科学与技术专业实施导师制的研究》2017LGL-009;佳木斯大学教研项目2016JL1015;佳木斯大学学位与研究生教研项目
2017-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
1-2,24
