基于dbscan的文本聚类算法研究

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1、校代^巧財巧义學;^—JIANGXIUNIVERSITYOFFINANCEANDECONOMICS中图分类号UDC硕+学位论文MASTERDISSERTATION论古顯目基于DDSCAN的文本聚类算法研究(中文)论奇邸日民ese过rchonTextClusteringAlgorithmBasedon【英文)DBSCAN刘宏超炼辉副教授作者导师硕壬软件与通信工程学憐控兼里位申请学位堂科专#软件工程研究方向数据挖据二〇—六年六月独

2、创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果.尽巧巧知,除了文中特别加k乂标注和致巧的地方外,论文中不包含其他人己祭发表或巧写的研究成果,化不包含为获得江西财经大学或其他教育机构巧学位或证书所一使用过的材料.与我同工作的同志对本研究所做的任何巧献新己在论文中作了明巧的说明并表示了#惠。I签名日期如房;的关子论文使用授权的说明本人完全了#注西财经大学有关保留、使用学位论文的规定:学棱有权保留送交论文的义巧件,义许论文坡查巧和借,巧^闲1k乂采用影巧、;学校可乂公布论文

3、的全部或部分巧容,可巧巧或其他义制手致保存论文?(保密的论文在解密后遵守此规定)签名:巧签名;日期;X若巧畔崎)目录1绪论11.1研巧背景与意义1.21国内外研究现状21.3研究内容和目的4.13.1研究内容41.32研究0的.5.41论文组织结构和内容52文本挖掘的相关基础概念72」文本挖掘72.2文本预处理72.2.]分词技术72.2.2去停用词82.3文本特征选择方法92.4文本表示方法212.5相似度量方法1426.本章小结17

4、3常用的聚类方法183.1基于划分的聚类方法183.2基于分层的聚类方法193.3基于密度的聚类方法193.4基于网格的聚类方法203520.基于模型的聚类方法36.本章小结214基于输入参数确定的DBSCAN的文本聚类算法224.1问题描述2242DBSCAN22.算法介绍4-.3DDBSCAN算法介绍244.3.1特征空间选取244.3.2确定扫描半径R2643328..确定聚类最少对象数M4.4>.3算法流程^及细节2814.4实验过程

5、与结果分析304130.4.实验设置4.3].42评判标准432.4.3实验结果分析435.5本章小结5基于K-均值策略优化的DBSCAN的文本聚类算法365.1问题描述365-36.2K均值算法介绍5S-DBSCAN法介绍37.3K算-、5.3.371确定K均值的初始中屯5.3.2确定对象扫描半径R39451.3.3DBSCAN类簇合并方法425.3.4算法流程及细节455.4实验过程与结果分析5.45.41实验设置45.4.2评判标准545

6、5.43.实验结果分析485.5本章小结6总结与展望49496.1总结6250.展望5参考文献1致谢55ContentsroducI1Inttiona.rchrnfi111民ese区ackgoundandSigicance1.2民esearchProgressinDomesticandOverseas21.3民esearchCon化nPurs4tsandpoe1.3.1ResearchContents413.2民esearchPurpos

7、e51.4OutlineoftheDiss州ai5ton2…………Textminingrelatedbasicconcets7p2.]Textmining72Ti7.2extPreprocessng2.2.]ChineseWordSegmentation72.2.2民emoveS化pWords82.3TextFeatureSelectionMethods922.4Text艮epresentation1Mea2.5MethodofS

8、imilaritysure142.6Summary17uMe……3CommonlUsedClst

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