文本聚类是基于相似性算法的自动聚类技术，自动对大量无类别的文档进行归类，把内容相近的文档归为一类，并自动为该类生成特征主题词。适用于自动生成热点舆论专题、重大新闻事件追踪、情报的可视化分析等诸多应用。 灵玖Lingjoin（www.lingjoin.com）基于核心特征发现技术，突破了传统聚类方法空间消耗大，处理时间长的瓶颈；不仅聚类速度快，而且准确率高，内存消耗小，特别适合于超大规模的语料聚类和短文本的语料聚类。 灵玖文档聚类组件的主要特色在于： 1、速度快：可以处理海量规模

数据库管理系统存储的一般都是结构化数据，长足于数值的计算、查询、统计与挖掘。随着计算机存储与计算能力的迅猛发展，越来越多的非结构化文本数据存储在数据库中，数据库中的文本搜索日益广泛。 当前，数据库中的文本搜索，一般采用SQL语句中的Like操作符或者采用数据库系统自带的全文索引功能。Like操作往往特别耗时，数据规模超过10万条，查询往往会导致网络连接超时，无法满足在线搜索的需要；同时，Like查询仅仅是简单的字符串匹配，没有考虑语言语义，检索“和服”，同样会命中“产品和服务”。当前