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随着互联网的不断发展和数据量的不断增加，搜索引擎的作用日益明显，用户更多地依靠搜索引擎来查找需要的信息．利用潜在语义索引（LSI）理论和自组织映射神经网络（SOM）理论，提出了一种文本聚类的新方法——LSOM．该方法应用SOM网络来实现检索结果文本聚类，不必预先给定类别个数，具有聚类灵活和精度高等特点；同时，该方法应用LSI理论来建立向量空间模型，在词条的权重中引入了语义关系，对于高维的文本特征向量，消减原词条矩阵中包含的噪声，提高聚类速度．LSOM使用一种新的类别标签提取方法，并将提取的标签用于解决SO