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  1. LJClusterDemo

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  2. 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
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2017-04-10
    • 文件大小:1.05mb
    • 提供者:lingjoin
  1. File10

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  2. Web文档聚类系统的设计与实现:数据挖掘;聚类分柝:文本挖掘;预处理;聚类组合;可 视化;欧氏距离-Web Document Clustering Design and Implementation: Data mining Clustering Hierarchical: text mining pretreatment cluster combinations visualization Euclidean distance
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2017-05-09
    • 文件大小:2.31mb
    • 提供者:王三
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