Organisation of Web pages Using Document Clustering Techniques Some Algorithms(V

资 源 简 介

Organisation of Web pages Using Document Clustering Techniques Some Algorithms(V

详 情 说 明

在现代信息爆炸的时代，如何高效地组织和检索网页文档成为了一个重要课题。文档聚类技术为解决这一问题提供了有效途径。

文档聚类的核心思想是将具有相似内容的网页自动归类到不同的组别中，从而使用户能够更快速地浏览和定位相关信息。常用的算法包括K-means、层次聚类和DBSCAN等。

K-means算法通过计算文档之间的相似性（如余弦相似度）将网页划分到预设数量的簇中。层次聚类则通过自底向上或自顶向下的方式构建树状结构，适用于动态调整聚类的场景。而DBSCAN基于密度进行聚类，能有效识别噪声数据。

这些算法在搜索引擎优化（SEO）、推荐系统以及知识图谱构建中都有广泛应用。通过合理选择算法并结合文本预处理（如TF-IDF、词嵌入），可以显著提升网页组织的准确性和效率。