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基于文本相似度计算的文本聚类算法研究与实现的任务书
任务书
一、题目
基于文本相似度计算的文本聚类算法研究与实现
二、背景与意义
随着互联网的迅速发展，信息爆炸的问题越来越严重。针对该问题，文本聚类技术应运而生。文本聚类是将一组文本集合划分成若干互不重叠且具有一定代表性的类别，使得类别内部相似度尽可能大，类别间相似度尽可能小的过程。在实际应用中，常用的文本聚类方法有层次聚类、k-means聚类等。而基于文本相似度计算的文本聚类算法则是一种被广泛应用的方法。
基于文本相似度计算的文本聚类算法是通过计算文本之间的相似度来进行聚类的。文本相似度是一种衡量文本之间近似程度的度量，通常可以基于词袋模型等方式进行计算。在大规模文本数据的处理中，基于文本相似度计算的文本聚类算法具有高效、稳定、可解释性强的特点。因此，该算法成为了信息检索、文本挖掘等领域中的重要技术。
三、任务内容
本次任务的主要内容是对基于文本相似度计算的文本聚类算法进行深入研究，并完成该算法的实现。具体任务如下：
1.研究文本相似度计算方法，包括余弦相似度、欧几里得距离等，了解其基本原理以及优劣势；
2.学习文本聚类算法的相关知识，包括层次聚类、k-means聚类等；
3.掌握基于文本相似度计算的文本聚类算法的完整流程，并对其进行深入研究和分析；
4.初步实现基于文本相似度计算的文本聚类算法，包括数据预处理、特征提取、相似度计算、聚类算法实现等模块；
5.对文本聚类算法进行实验验证，并对算法进行性能评估和调优；
6.撰写课程论文，对算法进行详细介绍和分析。
四、任务要求
1.具备一定的Python编程基础，了解常用的Python数据科学库如Numpy、Pandas、Scikit-learn等；
2.具备一定的机器学习基础，熟悉文本处理、聚类算法等相关知识；
3.熟悉文本相似度计算方法，能够完成基于词袋模型的文本相似度计算；
4.能够独立完成基于文本相似度计算的文本聚类算法实现，具备独立研发能力；
5.拥有良好的英语阅读和写作能力，能够熟练使用英文文献；
6.论文撰写规范，排版整洁。
五、进度安排
本任务预计在6个月内完成，具体安排如下：
第1-2个月：研究文本相似度计算方法、文本聚类算法等相关知识，并初步实现基于文本相似度计算的文本聚类算法。
第3-4个月：对算法进行改进和优化，进行实验验证，并对算法进行性能评估和调优。
第5-6个月：根据实验结果撰写论文，同时对算法进行总结和归纳。
六、参考文献
1.肖巍，吕阳，肖杰.基于文本相似度的聚类分析研究[J].科技风,2019,077(011):67-67.
2.崔树清,江湖,刘思,等.基于文本相似度的数据挖掘技术研究[J].计算机系统应用,2018,27(3):168-172.
3.HanJ,KamberM,PeiJ.Datamining:conceptsandtechniques[M].Elsevier,2011.
4.ZhangX,CaiR,ZhuY,etal.Acomparativestudyofclusteringalgorithmsonmicroblogdata[C]//2014InternationalJointConferenceonNeuralNetworks(IJCNN).IEEE,2014:2653-2660.
5.PhamDT,AfifyAA,MohammedMA.K-means++versusK-means++improvedbysupervisedlearning[C]//20153rdInternationalConferenceonElectronicDesign(ICED).IEEE,2015:146-149.