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基于簇相合性的文本增量聚类算法研究的中期报告
一、研究背景和意义
随着社交网络、在线新闻、微博、博客等网络应用的发展，网络文本数据呈现指数级增长，如何高效地处理和挖掘这些文本数据已经成为众多研究者关注的热点问题之一。文本聚类是文本数据处理中一个非常重要的研究领域，其可以通过将相似的文本归为一类，大大减少数据量，方便后续的管理和分析。
但是，传统的聚类算法数据集必须一次性加载，无法处理增量数据，并且聚类结果容易受到初始化参数的影响。因此，“基于簇相合性的文本增量聚类算法研究”对于解决增量聚类的问题具有很大的意义。
二、研究目的和内容
为了解决传统聚类算法无法处理增量数据的问题，本研究计划开发一种基于簇相合性的文本增量聚类算法。该算法主要的思想是先将新数据通过聚类与现有的簇进行比较，然后加入到最相近的簇中或者生成一个新的簇。该方法不需要一次性加载整个数据集，可以有效处理数据增量，并且簇的聚合过程可以根据簇相合性自适应进行调整。
具体的研究内容包括：
1.基于簇相合性的增量聚类算法设计
2.簇相合性的测量方法研究
3.基于文本相似性的样本点加入方法研究
4.算法性能评估及算法优化
三、预期目标和研究意义
预期目标：
1.在现有的文本聚类算法的基础上，开发出一种能够高效处理增量数据的基于簇相合性的文本增量聚类算法。
2.通过研究簇相合性的测量方法和样本点加入方法，提高算法的准确性和效率。
3.通过实验验证算法的可行性和有效性，并与其他传统聚类算法进行比较。
研究意义：
1.本研究开发的基于簇相合性的文本增量聚类算法，将有效解决传统文本聚类算法无法处理增量数据的问题，具有很好的应用前景。
2.通过分析簇相合性的测量方法和样本点加入方法，能够更深入地理解聚类算法，提高算法研究的水平。
3.本研究的结论和方法还可以为其他领域的增量聚类算法设计提供参考和借鉴。