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人名歧义是一种身份不确定的现象,指的是文本中具有相同姓名的字符串指向现实世界中的不同实体人物。人名消歧很长时间一直是一个具有挑战性的问题,关注网页里的人名消歧的问题.因为经典的K-means算法如果选择了一个差的随机初始聚类中心,算法会遇到局部收敛的问题,所以文章提出一种基于最大最小原则的改进的K-means算法来进行人名消歧。同时使用了WePS的训练数据作为实验的语料。实验结果表明,改进的方法比层次聚类方法有着更好的性能。