基于关联规则的 Web 文档聚类算法

资 源 简 介

基于关联规则的 Web 文档聚类算法

详 情 说 明

基于关联规则的 Web 文档聚类算法是一种结合数据挖掘技术和文档处理的方法，主要用于从大量 Web 文档中提取有意义的结构化信息。其核心思想是通过关联规则挖掘文档中的频繁项集，从而构建文档间的相似性关系，最终实现高效聚类。

该算法通常分为四个主要阶段：预处理、关联规则挖掘、特征矩阵构建和聚类分析。在预处理阶段，文档经过分词、去停用词和词干提取等步骤转化为结构化数据。随后，利用 Apriori 或 FP-Growth 等关联规则算法挖掘高频词项及其共现关系，这些规则反映了文档内容的潜在关联性。

通过关联规则生成的特征矩阵，可以更准确地表示文档间的相似度，避免传统词频统计方法中因高维稀疏性导致的效果下降问题。最后，采用层次聚类或 K-Means 等算法完成文档分组，形成语义相关的簇。

这种方法的优势在于能捕捉文档中隐含的语义模式，尤其适用于短文本或内容异构的 Web 文档集。未来优化方向包括引入权重机制处理规则重要性，或结合深度学习提升特征表示能力。