【摘 要】
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当今信息社会,Internet上的信息资源杂乱繁多,用户很难准确地获得所需的信息。对此,本文提出根据特征词在html网页中的title、keywords、description标签的位置来计算各Web文
【机 构】
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湘潭大学公共管理学院,冷水江锡矿山机械制造有限责任公司
【基金项目】
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湖南省科学技术情报学会学术基金项目“基于模糊聚类的网络信息资源深度挖掘与知识发现理论研究”（编号：2010203）研究成果之一
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当今信息社会,Internet上的信息资源杂乱繁多,用户很难准确地获得所需的信息。对此,本文提出根据特征词在html网页中的title、keywords、description标签的位置来计算各Web文本内容之间的相关度,对Web文档进行模糊聚类的算法,这种基于模糊集的Web文本最大支撑树聚类算法改善了文本聚类的时间和空间的复杂度,减少了文本处理的维度,提高了聚类的速度和精度,从而提高了用户对信息资源获取的方便性。
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