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DeepWeb数据源的发现与聚类研究的中期报告
本中期报告将介绍我们在“DeepWeb数据源的发现与聚类研究”项目中取得的进展。
首先，我们成功地收集了大量的DeepWeb数据源，并对这些数据进行了结构化处理。我们使用了多种技术，例如网络爬虫、数据挖掘和自然语言处理技术等，针对不同的网站和数据类型进行数据采集和处理。
其次，针对收集到的数据源，我们提出了一种基于主题聚类的算法。该算法能够自动地将数据源聚类成不同的主题类别，并从中提取关键词和概要信息。该算法主要包括以下步骤：首先，我们使用LDA模型对所有文档进行主题建模；然后，我们基于每个主题的概率分布将所有数据源分配到相应的主题类别中；最后，我们根据每个主题类别中文档的共现性和相似性提取关键词和概要信息。
通过实验评估，我们发现我们的算法在数据聚类效果方面表现出色。我们使用了多个评价指标来评估算法的性能，如ARI、NMI、F1-score等，结果表明我们的算法比目前流行的聚类算法（如k-means聚类和层次聚类）表现更好。
接下来，我们将继续研究如何进一步完善我们的算法，并探索如何将我们的结果用于实际应用，如信息检索和知识图谱构建等。