An algorithm to cluster documents based on relevance

资 源 简 介

An algorithm to cluster documents based on relevance

详 情 说 明

文档聚类是一种将相似文档分组的有效方法，常用于文本挖掘和信息检索领域。基于相关性的文档聚类算法通常通过计算文档之间的相似度来实现分类，其核心目标是让同一簇内的文档具有较高的相关性，而不同簇之间的文档保持较低的关联性。

常见的实现思路首先需要对文档进行预处理，包括分词、去除停用词和词干提取等自然语言处理步骤。接着采用向量化方法（如TF-IDF或词嵌入）将文本转换为数值表示，便于后续计算。相似度度量通常选用余弦相似度或Jaccard系数等指标，再结合聚类算法（如K-means、层次聚类或DBSCAN）完成分组。

优化方向可能包括引入主题模型（如LDA）增强语义理解，或使用深度学习模型（如BERT）获取更精准的文档表征。该技术可应用于新闻分类、法律文书归档或企业知识库建设等场景，显著提升信息组织效率。