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论文研究基于Kcenter和信息增益的Web搜索结果聚类方法.pdf

上传者: 2019-07-29 12:11:09上传 PDF文件 237.16KB 热度 26次
基于K-center和信息增益的概念,将改进后的FPF(furthest-point-first)算法用于Web搜索结果聚类,提出了聚类标志方法,使得聚类呈现出的结果更易于用户理解,给出了评价聚类质量的模型。将该算法与Lingo,K-means算法进行比较,其结果表明,本算法能够较好地平衡聚类质量和速度,更加适用于Web检索聚类。
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