10.3969/j.issn.2095-476X.2012.06.003
基于可调整邻域阈值的DBSCAN算法在应急预案分类管理中的应用
针对庞大的预案文本资源分类难的问题,将可调整的邻域阈值Eps取代原有的全局Eps,得到了改进的DBSCAN密度聚类算法.以预案文本间的相似度作为聚类基本的度量属性,将改进的DBSCAN算法应用于应急预案分类管理,以去除边界.仿真结果证明该方法不仅不影响预案本来的基础分类方式,而且更易于实现,在一定程度上能够缓解噪音点误识别问题,对提高预案文本的重用性和分类的准确率有一定的参考意义.
DBSCAN算法、文本相似度、应急预案文本管理、可调整邻域阈值
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TP391(计算技术、计算机技术)
2013-03-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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