基于2度频繁词序列的文本聚类算法研究的开题报告_第1页
基于2度频繁词序列的文本聚类算法研究的开题报告_第2页
基于2度频繁词序列的文本聚类算法研究的开题报告_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

基于2度频繁词序列的文本聚类算法研究的开题报告1.研究背景及意义随着互联网时代的到来，数据量不断增加，其中大量是文本信息。如何从海量文本数据中挖掘出有用的信息，成为了信息处理领域中的重要研究方向之一。文本聚类作为一种常用的文本挖掘技术，可以将相似的文本归为一类，为后续的信息处理提供支持。然而传统的文本聚类算法往往只考虑了单个词的出现频率，而忽略了不同词之间的关系，因此在处理复杂、多样化的文本数据时存在一定的局限性。基于此，本研究将探究基于2度频繁词序列的文本聚类算法，尝试解决传统方法的不足之处。2.研究内容与方法（1）研究内容①对文本数据进行预处理，包括中文分词、去停用词等操作。②构建2度频繁词序列，并对其进行特征选择。③提出基于2度频繁词序列的文本聚类算法。④对比实验，验证所提出算法的有效性。（2）研究方法①文献综述：查阅相关文献，了解国内外文本聚类算法的研究现状，以此为基础确定研究内容和方法。②数据预处理：利用中文分词和去停用词等工具对文本数据进行预处理。③特征选择：根据2度频繁词序列，选择有代表性的特征。④算法设计：提出基于2度频繁词序列的文本聚类算法。⑤实验评估：对所提出的算法进行实验评估，与传统文本聚类算法进行对比，验证其有效性。3.预期结果与意义（1）预期结果①基于2度频繁词序列的文本聚类算法。②实验数据集的聚类结果。③与传统文本聚类算法的对比实验结果。（2）研究意义①提出一种新的文本聚类算法，丰富了文本挖掘技术的研究方向。②提高文本聚类的准确性和效率，为实际应用提供一定的指导和支持。③为文本数据的理解和分析提供更深入的思路和方法。4.研究计划（1）时间安排①第1-2个月：文献综述、数据收集和预处理。②第3-4个月：2度频繁词序列构建及特征选择。③第5-6个月：基于2度频繁词序列的文本聚类算法实现。④第7-8个月：实验设计和结果分析。⑤第9-10个月：论文撰写、修改和提交。（2）预计完成的工作①文献综述和研究设计。②数据收集和预处理，2度频繁词序列的构建和特征选择。③基于2度频繁词序列的文本聚类算法的实现。④基于实验结果的算法性能分析和评估。⑤论文的撰写和提交。5.参考文献[1]Witten,I.H.,&Frank,E.Datamining:Practicalmachinelearningtoolsandtechniques.MorganKaufmann,2005.[2]Cohen,W.W.Fasteffectiveruleinduction.ProceedingsofthetwelfthinternationalconferenceonMachinelearning,1995:115-123.[3]SebastianiF.Machinelearninginautomatedtextcategorization.ACMcomputingsurveys,2002,34(1):1-47.[4]李荣华,万韶华.基于连通集的文本聚类算法[J].计算机科学,2006,33(11):253

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