计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (9): 125-127.
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邓维维 彭宏
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DENG Wei-Wei, PENG Hong （Computer Science Department, South China University of China, Guangzhou 510641）
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摘要： 数据流的聚类作为聚类的一个分支，已经成为了数据挖掘的研究热点。虽然已经有不少数据流算法出现，但是大部分都是针对低维的数值型数据，很少有高维文本流的研究。本文在传统的数据流聚类框架基础上，提出了一种新的文本微聚类结构体，它更适合文本聚类，同时还将在线微聚类分为潜在微聚类和异常微聚类，提高了对孤立点的适应能力。实验表明该算法相对于其他文本流聚类算法更有效。
关键词: 聚类 数据流 文本流
Abstract: As a branch of clustering, data stream clustering has become a hot spot in data mining. Although there are many stream clustering algorithms, they are only suitable for low dimensional numeric data type, and few of them are designed for high dimensional t
Key words: Clustering, Data stream, Text stream
邓维维 彭宏. 一种新的演化文本流聚类算法[J]. 计算机科学, 2007, 34(9): 125-127. https://doi.org/
DENG Wei-Wei, PENG Hong （Computer Science Department, South China University of China, Guangzhou 510641）. [J]. Computer Science, 2007, 34(9): 125-127. https://doi.org/
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