文本聚类关键技术研究的开题报告_第1页
文本聚类关键技术研究的开题报告_第2页
文本聚类关键技术研究的开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

文本聚类关键技术研究的开题报告一、选题背景与意义随着信息时代的到来，海量的数据和信息给人们带来了便利，但同时也带来了信息过载的问题。对于这种情况，文本聚类技术可以很好地解决，它可以将相似的文本归到同一个类别中，从而帮助人们更好地理解和利用数据。文本聚类，是指将文本集合按照一定的相似度或者距离，划分成若干组或者簇的过程。文本聚类技术的应用已经非常广泛，涉及到了许多领域，如自然语言处理、信息检索、推荐系统、数据挖掘等等。因此，文本聚类技术的研究具有很高的实用价值和学术意义。二、研究目标本文的主要目标是研究文本聚类技术的关键技术，包括聚类算法、相似度度量、簇个数确定方法等，从而为进一步的研究提供基础。三、研究内容1.文本聚类概述：介绍文本聚类的概念、分类和应用；2.聚类算法：介绍常见的文本聚类算法，如基于分层聚类的算法、基于K-means的算法、基于模糊聚类的算法等；3.相似度度量：介绍常用的文本相似度度量方法，如余弦相似度、欧几里得距离、皮尔逊相关系数等；4.簇个数确定方法：介绍确定文本聚类簇个数的方法，如肘部法则、轮廓系数法等；5.实验验证：基于已有数据集，进行实验验证，评估不同文本聚类算法的性能和优缺点。四、研究方法本文将采用文献调研、实验验证和对比分析等方法，对文本聚类关键技术进行深入研究。首先进行文献调研，了解文本聚类的基本知识和研究现状；然后进行实验验证，对比不同算法在同一数据集上的表现；最后进行对比分析，评估各种方法的优缺点。五、预期成果1.系统介绍常见的文本聚类算法和相似度度量方法；2.研究聚类算法的性能和优缺点，并提出改进思路；3.提出一种有效的簇个数确定方法；4.在已有数据集上进行实验验证，评估不同文本聚类算法的性能和优缺点；5.撰写有关文本聚类关键技术的学术论文。六、研究计划2022年10月至12月：文献调研和研究计划制定；2023年1月至3月：学习实验验证的相关知识和工具，收集数据集；2023年4月至6月：进行实验验证，评估文本聚类算法的性能和优缺点；2023年7月至9月：总结实验结果，撰写论文并提交。七、参考文献[1]ManningCD,RaghavanP,SchützeH.Introductiontoinformationretrieval[J].2008.[2]JiaY,PangL,ZhangJ.AComparativeStudyofDocumentClusteringTechniques[C]//InternationalSymposiumonKnowledgeAcquisitionandModeling.2016.[3]张铁林,李通,唐海燕.一种改进的文本聚类算法[J].计算机应用,2021.[4]张旭东,严文明,于海宁.基于层次聚类的中文文

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论