文献类型：期刊文章

作　　者：王晓勇[1] 肖四友[1] 张文祥[1]

机构地区：[1]浙江万里学院智能控制研究所,浙江宁波315100

出　　处：《计算机仿真》

年　　份：2009

卷　　号：26

期　　号：7

起止页码：216-219

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSCD、CSCD_E2011_2012、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：随着Internet的深入发展及普及应用,网络中可获取的大部分文本信息由来自各种数据源的文档组成。由于电子形式的文本信息飞速增涨,可以获知的文本信息已成海量之势,文本挖掘已经成为信息领域的研究热点,快速得到目标文本成为互联网发展的瓶颈。在动态聚类方法和基于特征属性分类法的基础上提出基于混合模糊聚类理论的文本数据分类系统新模型,在模型基础上探究了一种模糊聚类仿真算法,通过实验验证算法能有效提高文本分类效率及文本分类准确率,从而在实际网络文本挖掘应用中快速得到目标文本,实现因特网文本智能挖掘。

关 键 词：因特网文本  混合模糊聚类  文本智能挖掘  仿真算法  

分 类 号：TP391.1]